tensorflow 实现bilstm

+crf模型的关键步骤是什么？

首先，需要构建一个双向循环神经网络（BiLSTM）来作为序列标注任务的特征提取器。BiLSTM相对于单向LSTM更加适合序列标注任务，因为它能从前向后和后向前两个方向对句子进行建模。

接下来，需要使用条件随机场（CRF）模型对句子中的每个位置进行分类，并且保证分类结果在句子级别上是一致的。这可以通过定义一个全局的损失函数来实现，该损失函数基于句子中的标签序列和模型生成的标签序列之间的差异来计算。

最后，需要使用反向传播算法来优化模型参数，以最小化损失函数。在训练集和开发集上进行训练和调参之后，就可以使用该模型来对新句子进行序列标注。