双向长短期记忆网络（BiLSTM）详解

一、前言

在学习BiLSTM之前，首先需要对RNN和LSTM有一定的了解，可以参考本人的博客：详细讲解RNN+LSTM+Tree_LSTM（Tree-Long Short Term Memory）基于树状长短期记忆网络，里面讲解了从RNN发展到LSTM的全过程。😃😃😃

二、BiLSTM简介

BiLSTM全称：Bi-directional Long Short-Term Memory，由前向LSTM与后向LSTM组合而成。
为什么要有LSTM和BiLSTM：
将词的表示组合成句子的表示，可以采用相加的方法，即将所有词的表示进行加和，或者取平均等方法，但是这些方法没有考虑到词语在句子中前后顺序。如句子“我不觉得他好”。“不”字是对后面“好”的否定，即该句子的情感极性是贬义。使用LSTM模型可以更好的捕捉到较长距离的依赖关系。因为LSTM通过训练过程可以学到应该记忆哪些信息和遗忘哪些信息。
但是利用LSTM对句子进行建模还存在一个问题：无法编码从后到前的信息。在更细粒度的分类时，如对于强程度的褒义、弱程度的褒义、中性、弱程度的贬义、强程度的贬义的五分类任务需要注意情感词、程度词、否定词之间的交互。举一个例子，“这个餐厅脏得不行，没有隔壁好”，这里的“不行”是对“脏”的程度的一种修饰，通过BiLSTM可以更好的捕捉双向的语义依赖。

三、BiLSTM是如何运转的

如图所示：单层的BiLSTM是由两个LSTM组合而成，一个是正向去处理输入序列；另一个反向处理序列，处理完成后将两个LSTM的输出拼接起来。在上图中，只有所有的时间步计算完成后，才能得到最终的BiLSTM的输出结果。正向的LSTM经过6个时间步得到一个结果向量；反向的LSTM同样经过6个时间步后得到另一个结果，将这两个结果向量拼接起来，得到最终的BiLSTM输出结果。

四、详细分析BiLSTM运转流程

前向的LSTM_L依次输入“我”，“爱”，“你”得到三个向量{h_L0，h_L1，h_L2}。后向的LSTM_R依次输入“你”，“爱”，“我”得到三个向量{h_R0，h_R1，h_R2}。最后将前向和后向的隐向量进行拼接得到{[h_L0，h_R2]，[h_L1，h_R1]，[h_L2，h_R0]}，即{h₀，h₁，h₂}。对于情感分类任务来说，我们采用的句子表示往往是[h_L2，h_R2]，因为这其中包含了前向和后向的所有信息。