深入探讨bilstm

一、比lstm更好的模型

Bidirectional Long Short-Term Memory (双向长短时记忆网络)，简称BiLSTM。是一种可以看到一个序列所有数据的情况下，通过前后两个方向分别学习特征，更好地捕捉序列信息的模型。与传统的LSTM不同，BiLSTM有两个方向——从左到右和从右到左。

BiLSTM网络因为引入了时间维度的反向信息，相较于LSTM网络进行了改进。该网络不仅能在当前时刻，对之前的信息进行编码，还能同时对之后的信息进行编码。这样就能更好地捕捉序列的特征变化关系，更准确地预测序列的下一个状态，用于语音识别、文本分类、命名实体识别等任务。在NLP领域的任务中表现非常优秀，受到研究者们的喜爱。

二、bilstm和lstm的区别

在LSTM中，由于信息的输入和输出都是正向的，所以输入的信息只有过去，如果需要考虑未来的信息，只能用反向的LSTM来处理。而BiLSTM由于引入了反向信息，所以它可以在正向和反向两个方向同时训练，获取输入的历史和未来的信息。

另外，LSTM虽然可以记忆过去的信息，但对于一些长文本，就很难记忆起关键信息。而BiLSTM就可以根据文本上下文全面的学习信息，将文本看作是一个整体，更好地把握上下文之间的关系。

三、比lstm好的时序算法选取

BiLSTM可以应用于许多与序列有关的任务。比如，命名实体识别、语音识别、文本分类、情感分析等等。BiLSTM的作用在于它不仅能很好地处理文本中的情感、语气等多变因素，还能挖掘出文本序列的一些规律和特点。

下面结合代码举一个命名实体识别的例子：

# 定义BILSTM模型
# max_features: 最大特征数， LSTM_cell_num：LSTM结构的隐藏单元大小，lr:学习率
def create_bilstm(max_features, LSTM_cell_num, lr):
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(max_features, output_dim=128, input_length=X_train.shape[1]))
    # 给输入序列加上反转层，在作为input传给LSTM层。merge_mode设置为concat可以将从两个方向提取出的信息按照时序拼接在一起。
    model.add(Bidirectional(LSTM(LSTM_cell_num, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2), merge_mode="concat"))
    model.add(Dense(1, activation="sigmoid"))
    optimizer = RMSprop(lr=lr)
    model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer=optimizer, metrics=["accuracy"])
    return model

# 构建模型
model = create_bilstm(max_feature_num, LSTM_cell_num=128, lr=0.001)
model.summary()
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=64)
score, acc = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)
print("Test Accuracy:{}%".format(acc*100))

上面是一个BiLSTM模型的代码示例，其中用到了Embedding层、LSTM层、Dense层以及Bidirectional函数来搭建模型。

四、BiLSTM的优缺点

BiLSTM的优点：

针对序列数据最早的前馈神经网络（FFNN）和常规的循环神经网络（RNN），它的表现更加优异。
它可以将来自上下文过去的数据和未来的数据合并起来，这类型的数据比它能看到的数据更加丰富。
能够捕捉到全局和局部的特征，是循环神经网络的一大优势。

BiLSTM的缺点：

由于引入了反向信息，它的计算复杂度较大，训练较慢。
由于双向处理过程中，每个输出节点同时包含正向和反向的信息，如果不加限制会让它在一个位置看到未来信息而在别的位置看到过去信息，这样对于某些问题来说，就会导致输出产生问题，容易出现 overfitting 的局面。

五、总结

本文从多个角度对BiLSTM进行了阐述，通过比较可以看出其在处理序列数据方面的优越性。虽然BiLSTM在某些情况下还存在缺陷，但我们相信随着技术的不断提升，BiLSTM会越来越成熟，成为更多序列数据分析领域的首选模型。

原创文章，作者：BCDUT，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/351673.html