Bilstm + crf 的结构

Bilstm-crf是一种序列标注模型，它由两部分组成：一个双向长短时记忆网络（Bilstm）和一个条件随机场层（CRF）。

Bilstm是一种循环神经网络（RNN），它通过对输入序列进行正向和反向遍历来捕捉序列中的上下文信息。Bilstm可以将每个时间步的输入和前后时间步的信息结合起来，从而得到每个时间步的输出。

CRF是一种用于序列标注的条件随机场层，它可以对标注结果进行全局优化，使得标注结果满足一定的约束条件，比如标签转移矩阵满足一定的概率分布。CRF可以避免标注结果中出现不合法的标签序列。

Bilstm-crf模型将Bilstm的输出作为CRF的输入，CRF对Bilstm的输出进行全局优化，从而得到最终的标注结果。因为Bilstm可以捕捉上下文信息，而CRF可以对标注结果进行全局优化，所以Bilstm-crf模型在序列标注任务上表现出色。