lstm代码_LSTM+CRF 解析（原理篇）

最近在搞信息抽取任务，用到了LSTM+CRF模型，之前没有深入了解过，就趁这次好好总结一下。把所有的代码，文章看完一遍后发现，这个LSTM+CRF和一般的CRF还是有点区别的，以及具体的代码实现还是有些细节需要注意的。本文打算对原理，数据的构造，模型的搭建进行详细叙述，不过由于不同人之间的前置知识不同，所以理解起来可能还会有些差别，如果描述的不是很清晰的话，可以在下方评论指出，模型的实现参考李航《统计学习方法第二版》中有关CRF的内容，以及代码具体实现时根据

https://github.com/SkyAndCloud/bilstm_crf_sequence_labeling_pytorch/blob/master/main.py​github.com

进行了check，保证代码准确性，代码使用了Pytorch框架。

解析分为原理篇和代码篇，此篇为原理篇。

原理解析：

首先我们要知道为什么使用LSTM+CRF，序列标注问题本质上是分类问题，因为其具有序列特征，所以LSTM就很合适进行序列标注，确实，我们可以直接利用LSTM进行序列标注。但是这样的做法有一个问题：每个时刻的输出没有考虑上一时刻的输出。我们在利用LSTM进行序列建模的时候只考虑了输入序列的信息，即单词信息，但是没有考虑标签信息，即输出标签信息。这样会导致一个问题，以“我 喜欢 跑步”为例，LSTM输出“喜欢”的标签是“动词”，而“跑步”的标签可能也是“动词”。但是实际上，“名词”标签更为合适，因为“跑步”这里是一项运动。也就是“动词”+“名词”这个规则并没有被LSTM模型捕捉到。也就是说这样使用LSTM无法对标签转移关系进行建模。而标签转移关系对序列标注任务来说是很重要的，所以就在LSTM的基础上引入一个标签转移矩阵对标签转移关系进行建模。这就和CRF很像了。我们知道，CRF有两类特征函数，一类是针对观测序列与状态的对应关系（如“我”一般是“名词”），一类是针对状态间关系（如“动词”后一般跟“名词”）。在LSTM+CRF模型中，前一类特征函数的输出由LSTM的输出替代，后一类特征函数就变成了标签转移矩阵。

如下图所示，对于一个输入序列

同样的，根据标签转移矩阵

一般来说，对于一个序列

这样我们就需要关注几个问题：

1.给定输入

2.给定训练数据

3.对于训练好的LSTM+CRF模型，给定输入

这三个问题其实也就对应CRF的三个基本问题。

首先是第一个问题

根据前面概率的定义，我们可以知道

而

最后，把所有的分数加起来即可得

然后我们需要下一步工作，计算所有可能的路径的分数指数和的对数

我们知道对于

我们知道对于

计算图解如下：

这样就需要我们维护一个

如果我们想根据

当得到最后一个时刻

这样，我们就能最终得到

然后是第二个问题，如何训练模型。

在CRF里面，模型训练方法有点麻烦，但是也还行，不过还是不如LSTM+CRF简单，因为所有的参数都是以神经网络的形式定义，我们只需要表示出损失函数，然后让Pytorch框架自动求导即可。

这里我们使用负对数似然函数作为损失函数，即

visionshao：极大似然角度下的神经网络分类损失函数​zhuanlan.zhihu.com

之后，我们就可以愉快地训练了。

第三个问题，当模型训练好后，如何求得最好的结果。

首先，我们要明白我们要寻找的最优路径即为得分最高的路径，下图是一个demo示例，不同颜色的箭头指向不同的节点，任意时刻，带有颜色的箭头表示的路径是指向该节点的得分最高的路径。

在最后一个时刻T=3，我们只需要找出得分最高的路径（某种颜色表示的路径）指向的节点，然后不断回溯即可找到整体的最优路径。

从上面的叙述中，我们可以发现，要想实现这种方法，我们需要保存每个节点对应的得分最高的路径及其分数。

我们扩展到第一个问题定义的情况下，即

首先，t=0时刻，我们获取各个节点对应的最大路径的得分

然后到t=1时刻我们要求各个节点对应的最大得分路径及其得分。

这时我们对

然后，不断重复上面的步骤，直到得到t=n-1时刻的

这个索引表示最优路径的最后一个节点。然后我们将

至此，上述三个问题全部解决。

后面会针对具体实现过程中的代码进行解析，指出一些需要注意的地方。代码地址为

https://github.com/visionshao/LSTM-CRF​github.com