双向长短时记忆网络 (BiLSTM) 与条件随机场 (CRF) 结合是一种常用于序列标注任务的方法。在这种方法中, BiLSTM用于捕捉输入序列的上下文信息, 而CRF用于对序列中的标签进行建模。损失 函数主要基于CRF的负对数似然损失。
首先, 我们定义一些符号:
- 输入序列:
- 标签序列:
- BiLSTM的输出:
, 其中 
是一个向量, 表示第 
个位置的标签分数
- 转移矩阵: T , 其中
表示从标签 转移到标签 
的分数
接下来, 我们定义CRF的分数函数 )
。这个函数表示给定输入序列 
和标签序列 
的分数。分数函数由两部分组成：发射分数（Emission Scores）和转移分数（Transition Scores）。 发射分数是BiLSTM输出的标签分数, 转移分数是标签之间的转移分数。因此, 分数函数可以表示为:
![S(X, Y)=\sum_{i=1}^{n}\left(p_{i}\left[y_{i}\right]+T_{y_{i-1}, y_{i}}\right)](https://math.jianshu.com/math?formula=S(X%2C%20Y)%3D%5Csum_%7Bi%3D1%7D%5E%7Bn%7D%5Cleft(p_%7Bi%7D%5Cleft%5By_%7Bi%7D%5Cright%5D%2BT_%7By_%7Bi-1%7D%2C%20y_%7Bi%7D%7D%5Cright))
其中, 从
到 
, 为序列长度。注意, 我们需要为序列的开始和结束添加特殊的开始 (START) 和结束 (END) 标签。
现在, 我们可以定义CRF的配分函数 (Partition Function) )
。这个函数表示给定输入序列 的所有可能标签序列的分数之和。可以表示为:
%3D%5Csum_%7BY%5E%7B%5Cprime%7D%7D%20%5Cexp%20%5Cleft(S%5Cleft(X%2C%20Y%5E%7B%5Cprime%7D%5Cright)%5Cright))
其中, 
表示所有可能的标签序列。
有了分数函数和配分函数, 我们可以定义CRF的负对数似然损失:
%3D-%5Clog%20%5Cleft(%5Cfrac%7B%5Cexp%20(S(X%2C%20Y))%7D%7BZ(X)%7D%5Cright))
为了计算损失函数, 我们需要计算分数函数 和配分函数 。这可以通过动态规划算法 (如前向算法或维特比算法) 高效地完成。
在训练过程中, 我们通过最小化损失函数 )
来学习BiLSTM和CRF的参数。在预测过程中, 我们可以使用维特比算法找到给定输入序列 的最可能的标签序列 。
