作者简介：钱钤现就职于某创业公司的高级程序员，毕业于清华大学，是待字闺中的忠实粉丝和撰稿人。也欢迎广大的读者投稿，稿件一经采用，陈老师请你吃饭。
这篇技术文章，是对Koth大神上一篇关于深度学习分词技术博文的分析理解介绍，目的是分享深度学习在分词方面应用的一个学习过程，文章是对涉及到的理论进行分析，进而对最后要介绍的技术方案做更好的理解，请不要被“深度学习理论”吓到了。如果对深度学习很熟悉，可以直接跳到最后一个小节。
深度学习与自然语言处理
深度学习是近几年来发展十分迅速的领域，相信不少人都对此进行过研究，这一小节只是先简单介绍一下它。深度学习是一种特征学习的方法，区别于其他机器学习方法，它能够由低层到高层自动地去学习一个特征的层次结构。深层神经网络是由沃伦·麦卡洛克 (Warren McCulloch) 在 1943 年提出的，具备多层神经网络结构，一开始由于层数多且随机初始化造成训练结果不稳定，后来Hinton等人通过基于受限贝尔兹曼机的逐层无监督训练的预处理结果，在图像识别领域取得突破，而随后本希奥(Bengio)和萨拉赫丁诺夫 (Salakhutdinov)提出了基于自动编码的预处理方法，也取得了比较好的效果。
除了在图像处理领域的突破性进展，深度学习在自然语言处理领域也受到更多重视，但这两个领域有所不同。首先对于图像来说，可以通过向量空间表示输入信号，而自然语言处理大部分情况以词为基础进行处理，词向量的转换是第一步；其次，自然语言处理中涉及到对序列以及句法、翻译等更复杂的树形结构的处理，通常需要特殊的神经网络结构。
RNN与LSTM
本小节将对RNN和LSTM模型作对比阐述，并更深入地对LSTM的模型机理进行了解析。
RNN是一种为了克服普通DNN缺乏对时间序列上的变化进行建模的能力，而输入样本的时间序列对自然语言处理、语音识别等应用十分重要，为了适应这种需求，循环神经网络结构RNN产生了。
在RNN中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，比如在下面的RNN模型结构中，隐藏节点的输入，除了来自输入层神经元的信号，还有来自上一个时刻其自身的输出。
另外，RNN模型展开后就能够看出随时间变化的模拟能力了，如下图所示的展开网络。因此RNN就能够学出自然语言处理、语音识别、手写识别等应用场景所需要的，较为复杂的树型结构。
这种节点展开的结构理论上可以学习无限长的序列，然而在实践中却并非如此，Bengio等人经过实践发现了一些影响这种结果的原因，即“梯度消失”，神经网络随着层数的增加，这种情况会越来越严重，反向传播一层，梯度衰减为上一层的0.25，层数多了以后，底层神经元基本接收不到信号。RNN在时间传播上的这种梯度消失问题，被一种称为LSTM的长短时记忆单元较好的解决。LSTM的变体发展出很多，这里只介绍一个基本的LSTM单元的结构作为理解的基础，图如下所示（画全部解析图太复杂了，就借来博客中的图直接用了）：
与RNN类似，LSTM的重复模块可以随时间传递信息，只是结构有所不同，不同于单一的神经网络层，LSTM用四个神经元进行信息交互。可以把词汇信息的交互理解为细胞状态在上图水平线上的传递，LSTM 有通过精心设计的称作为“门”的结构来去除或者增加信息到细胞状态的能力。门是一种让信息选择式通过的方法。他们包含一个 sigmoid （黄色背景单元）神经网络层和一个 pointwise（粉色背景单元） 乘法操作。
我们从左至右，按照细胞状态走向看LSTM的结构，下图所示，最左侧称之为“忘记门层”(forget gate)，决定从细胞状态中丢弃信息，该门读取输入h(t-1) 和x(t) ，经过神经网络层后，输出一个0-1之间的数值f(t) 给状态 C(t-1)，即从完全舍弃到完全保留之间的所有状态。用在语言模型场景中可以解释为，细胞状态带有的现有的词汇信息的记忆，词汇被正确识别后，希望在识别新词汇时不受之前的干扰，忘记之前的信息。
下面一步是更新旧细胞状态C(t-1) ，计算出经过忘记门层丢弃掉需要忘记的信息i(t)或上图指示的f(t)后，再叠加乘以下图所示的C~(t)，这一步就丢弃掉不需要的旧有词汇的信息，添加信息将细胞状态更新为目标状态。
最后一步，确定输出的具体值，下图中的sigmoid神经元层决定过滤掉输出的哪些部分，或者说确定输出哪部分，将上一步更新后的细胞状态经过tanh处理后，得到一个介于-1与1之间的值，再与sigmoid叠加相乘确定最终我们期望的输出结果。比如说，处理单元之前看到了一个主语，现在要根据这个主语代词的单复数形式，确定下面一个要输出的动词的词形变化。
基于双向LSTM与CRF的神经网络结构
上面扯了这么多基础知识，这部分内容开始正式呼应Koth大神写的深度学习与分词实践，参考对应的文献，详细介绍具体的解决方案。
分词和命名实体识别、浅语义标注、指代消解等都是自然语言处理中的基本问题，提到分词的解决方案，已经发展出很多种工具，常见的有Stanford CoreNLP的中文分词，IKAnalyzer，FudanNLP，ICTCLAS，结巴分词等等。同时涉及到多种算法和模型，基于字符串或规则的正向、反向最大匹配，基于统计的词共现技术，基于特征学习的最大熵、CRF这类监督式学习技术。公认效果最好最稳定的分词方案，都大多要依靠繁琐的人工特征处理，以及专业领域的词典。又啰嗦半天，好了马上介绍一种新颖的基于神经网络架构的分词方案。
这个方案就是上文提到的LSTM以及CRF的混合模型结构，如下图所示，单层圆圈代表的word embedding输入层，菱形代表学习输入的决定性方程，双层圆圈代表随机变量。信息流将输入层的word embedding送到双向LSTM， l(i)代表word(i)和从左边传入的历史信号，r(i)代表word(i)以及从右边传入的未来的信号，用c(i)连接这两个向量的信息，代表词word(i)。
先说Bi-LSTM这个双向模型，LSTM的变种有很多，基本流程都是一样的，文献中同样采用上一节说明的三个门，控制送入memory cell的输入信息，以及遗忘之前阶段信息的比例，再对细胞状态进行更新，最后用tanh方程对更新后的细胞状态再做处理，与sigmoid叠加相乘作为最终输出。具体的模型公式见下图，经过上一节的解释，这些符号应该不太陌生了。
双向LSTM说白了，就是先从左至右，顺序学习输入词序列的历史信息，再从右至左，学习输入词序列未来影响现在的信息，结合这两种方式的最终表示有效地描述了词的内容，在多种标注应用上取得了好效果。
如果说双向LSTM并不特殊，这个结构中另一个新的尝试，就是将深度神经网络最后学出来的结果，作为特征，用CRF模型连接起来，用P来表示双向LSTM神经网络学习出来的打分输出矩阵，它是一个 nxk 的矩阵，n是输入词序列个数，k是标记类型的数目， P(ij)指的是在一个输入句子中，第i个词在第j个tag标记上的可能性（打分）。另外一个特征函数是状态转移矩阵 A，A(ij) 代表从tag i转移到tag j的可能性（打分），但这个转移矩阵实际上有k+2维，其中包括句子的开始和结束两个状态，用公式表示如下图：
在给定输入序列X，最终定义的输出y序列的概率，则使用softmax函数表示如下：
而在训练学习目标函数的时候，要优化的就是下面这个预测输出标记序列的log概率，其中 Y(X)代表的是所有可能的tag标记序列集合，那么最后学习得到的输出，就是概率最大的那个标记序列。如果只是模拟输出的bigram交互影响方式，采用动态规划即可求解下列方程。
至此，基于双向LSTM与CRF的神经网络结构已经介绍完毕，文献中介绍的是在命名实体识别方面的一个实践应用，这个思路同样可以用在分词上。具体的实践和调参，也得应场景而异，Koth在上一篇博客中已经给出了自己的践行，读者们可以借鉴参考。
我的分享结束，但愿阅读文章的各位有收获，谢谢！也感谢陈老师提供的好平台做知识分享。
参考文献和资料
深度学习在自然语言处理中的应用，刘树杰 董力 张家俊等，中国计算机协会通讯
Understanding LSTM Networks http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
Neural Architecture for Named Entity Recognition, Guillaume Lample, Miguel Ballesteros, etc, arXiv:1603.01360v1 [cs.CL]
