BERT+BILSTM模型的公式组成

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）+ BILSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）模型的公式组成如下：

1. BERT模型公式：

BERT模型使用了Transformer的编码器（encoder）来建模句子的上下文信息。Encoder由多个Transformer Block组成，每个Block包含多头注意力机制和前馈神经网络（feed-forward neural network）。

每个Transformer Block的公式如下：

MultiHead(Q, K, V) = Concat(head1, ..., headh)W^O

其中，MultiHead是多头注意力机制，Q、K、V是输入的查询、键、值向量，W^O是输出结果的权重矩阵。

FeedForward(x) = max(0, xW_1 + b_1)W_2 + b_2

其中，Feedforward是前馈神经网络，x是输入向量，W_1、b_1、W_2、b_2是参数矩阵和偏置向量。

Transformer Block的输出结果为LayerNorm(x + Sublayer(x))，其中Sublayer(x) = MultiHead(x, x, x)或FeedForward(x)。

2. BILSTM模型公式：

BILSTM是一种循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，它能够处理序列数据的前向和后向信息。BILSTM的公式如下：

h_t^f = LSTM(h_{t-1}^f, x_t)

h_t^b = LSTM(h_{t+1}^b, x_t)

其中，h_t^f表示前向LSTM在时刻t的隐状态，h_{t-1}^f表示前向LSTM在时刻t-1的隐状态，x_t表示输入的词向量；h_t^b表示后向LSTM在时刻t的隐状态，h_{t+1}^b表示后向LSTM在时刻t+1的隐状态。

BILSTM的输出结果为h_t = Concat(h_t^f, h_t^b)。