bi-lstm+crf

1.RNN（輸入　隱含　輸出） 主要用於序列數據的處理，傳統的神經網絡模型，層與層之間是全連接的，每一層的節點是無連接的．其侷限性太強，比如，在預測句子中的下一個單詞時，因爲句子中的單詞不是獨立的，所以傳統的神經網絡模型無能爲力．RNN具有記憶功能，可以保存網絡的內部狀態並應用於當前的輸出的計算中，也就是隱含層之間的節點不再是無連接的而是有　連接的，並且隱含層的輸入不僅包含輸入層的輸出還包含上一時

>>阅读原文<<