本文框架如下：
介紹——在命名實體識別任務(wù)中，BiLSTM模型中CRF層的通用思想
詳細的實例——通過實例來一步步展示CRF的工作原理
實現(xiàn)——CRF層的一步步實現(xiàn)過程
誰可以讀本文——本文適用與NLP初級入門者或者AI其他相關(guān)領(lǐng)域
需要有的基礎(chǔ)知識：你只需要知道什么是命名實體識別，如果你不懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，條件隨機場（CRF）或者其它相關(guān)知識，不必擔(dān)心，本文將向你展示CRF層是如何工作的。本文將盡可能的講的通俗易懂。
1.介紹
??????? 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，在命名實體識別任務(wù)中非常流行和普遍。在文獻【1】中，作者提出了Bi-LSTM模型用于實體識別任務(wù)中，在模型中用到了字嵌入和詞嵌入。本文將向你展示CRF層是如何工作的。
??????? 如果你不知道Bi-LSTM和CRF是什么，你只需要記住他們分別是命名實體識別模型中的兩個層。
1.1開始之前
??????? 我們假設(shè)我們的數(shù)據(jù)集中有兩類實體——人名和地名，與之相對應(yīng)在我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，有五類標(biāo)簽：
??????? B-Person， I- Person，B-Organization，I-Organization， O
?????? 假設(shè)句子x由五個字符w1,w2,w3,w4,w5組成，其中【w1,w2】為人名類實體，【w3】為地名類實體，其他字符標(biāo)簽為“O”。
1.2BiLSTM-CRF模型
??????? 以下將給出模型的結(jié)構(gòu)：
??????? 第一，句子x中的每一個單元都代表著由字嵌入或詞嵌入構(gòu)成的向量。其中，字嵌入是隨機初始化的，詞嵌入是通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的。所有的嵌入在訓(xùn)練過程中都會調(diào)整到最優(yōu)。
??????? 第二，這些字或詞嵌入為BiLSTM-CRF模型的輸入，輸出的是句子x中每個單元的標(biāo)簽。
??????? 盡管一般不需要詳細了解BiLSTM層的原理，但是為了更容易知道CRF層的運行原理，我們需要知道BiLSTM的輸出層。
??????? 如上圖所示，BiLSTM層的輸出為每一個標(biāo)簽的預(yù)測分值，例如，對于單元w0,BiLSTM層輸出的是1.5 (B-Person), 0.9 (I-Person), 0.1 (B-Organization), 0.08 (I-Organization) and 0.05 (O). 這些分值將作為CRF的輸入。
1.3 如果沒有CRF層會怎樣
??????? 你也許已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了，即使沒有CRF層，我們也可以訓(xùn)練一個BiLSTM命名實體識別模型，如圖3.所示：
??????? 由于BiLSTM的輸出為單元的每一個標(biāo)簽分值，我們可以挑選分值最高的一個作為該單元的標(biāo)簽。例如，對于單元w0,“B-Person”有最高分值—— 1.5，因此我們可以挑選“B-Person”作為w0的預(yù)測標(biāo)簽。同理，我們可以得到w1——“I-Person”，w2—— “O” ，w3——“B-Organization”，w4——“O”。
??????? 雖然我們可以得到句子x中每個單元的正確標(biāo)簽，但是我們不能保證標(biāo)簽每次都是預(yù)測正確的。例如，圖4.中的例子，標(biāo)簽序列是“I-Organization I-Person” and “B-Organization I-Person”，很顯然這是錯誤的。
1.4CRF層能從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中獲得約束性的規(guī)則
??????? CRF層可以為最后預(yù)測的標(biāo)簽添加一些約束來保證預(yù)測的標(biāo)簽是合法的。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練過程中，這些約束可以通過CRF層自動學(xué)習(xí)到。
這些約束可以是：
I：句子中第一個詞總是以標(biāo)簽“B-“ 或 “O”開始，而不是“I-”
II：標(biāo)簽“B-label1 I-label2 I-label3 I-…”,label1, label2, label3應(yīng)該屬于同一類實體。例如，“B-Person I-Person” 是合法的序列, 但是“B-Person I-Organization” 是非法標(biāo)簽序列.
III：標(biāo)簽序列“O I-label” is 非法的.實體標(biāo)簽的首個標(biāo)簽應(yīng)該是 “B-“ ，而非 “I-“, 換句話說,有效的標(biāo)簽序列應(yīng)該是“O B-label”。
有了這些約束，標(biāo)簽序列預(yù)測中非法序列出現(xiàn)的概率將會大大降低。
參考文獻：【1】
