bilstm在命名实体识别中的作用

### 双向长短期记忆网络在命名实体识别任务中的角色

#### BiLSTM 的工作原理及其优势
双向长短期记忆网络（BiLSTM）是一种特殊的循环神经网络结构，能够捕捉序列数据的时间依赖关系。与传统的单向 LSTM 不同的是，BiLSTM 同时考虑了输入序列的正向和反向信息[^3]。

对于给定的一个词语，在进行命名实体识别时，不仅当前词本身的信息很重要，其上下文环境同样起着决定性的作用。而 BiLSTM 正好可以通过两个方向上的隐藏状态来获取完整的语境信息：

- **前向传递**：从前到后的顺序处理文本片段；
- **后向传递**：从后往前的方向分析句子成分；

最终将这两个过程的结果组合起来作为该位置处单词的表征形式。

#### 结合 CNN 和 CRF 层提升效果
为了进一步提高模型的表现力，通常会把 BiLSTM 与其他组件联合使用。例如，在字符级别引入卷积神经网络（CNN），从而更好地理解每个字内部结构以及形态学特性[^2]。另外，条件随机场（CRF）层也被广泛应用在基于 BiLSTM 的 NER 系统中，因为它可以在解码阶段考虑到标签之间的转移概率，使得预测更加合理连贯。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense, TimeDistributed, Conv1D, concatenate
from tensorflow_addons.text.crf import crf_log_likelihood

def build_model(vocab_size, embedding_dim, num_classes):
    input_word = Input(shape=(None,))
    
    # Word embeddings layer
    embed_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(input_word)

    # Character-based features using CNN can be added here
    
    bilstm_output = Bidirectional(LSTM(units=100, return_sequences=True))(embed_layer)
    
    dense_output = TimeDistributed(Dense(num_classes))(bilstm_output)
    
    model_input = [input_word]
    logits = dense_output
    
    # Add CRF Layer for better sequence tagging performance
    log_likelihood, transition_params = crf_log_likelihood(logits, ...)
    
    model = tf.keras.Model(inputs=model_input, outputs=[logits])
    
    return model