基于Bi-LSTM+CRF的序列标注研究

本文阐述序列标注任务的相关内容。
序列标注属于自然语言处理领域中的基础性任务，涵盖词性标注、中文分词以及槽位识别等多个方面。
以中文分词为例，模型会为每个字符分配s/b/m/e等标签，这些标签分别对应单字独立成词、词语的起始字符、词语的中间字符以及词语的结束字符。通过将b/m/e三类标签组合起来，即可构成一个完整的中文词汇，而s标签则表示单独作为一个词汇存在。
针对序列标注问题，常见的解决方式包括HMM、MEMM、CRF和LSTM等模型。当前在工业界中较为成熟且广泛应用的技术方案为Bi-LSTM结合CRF模型。
2018年，Google推出了BERT这一预训练词向量模型，其特征提取能力相较于Bi-LSTM更为强大，因此近年来许多企业也开始尝试将BERT与CRF结合应用于序列标注任务之中。
然而，BERT+CRF方法需要依赖大量预训练语料，并且由于模型规模较大，在实际部署过程中可能会面临推理速度较慢的问题。因此本文主要介绍Bi-LSTM+CRF这一方案的具体实现与应用。

CRF

2001年，Lafferty等人在其发表的[Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data](http://repository.upenn.ed