中文分词是自然语言处理（NLP）领域中的基础任务之一，它将一段连续的中文字符切分为词汇单元，为后续的情感分析、机器翻译等任务提供输入。在传统方法中，基于规则的分词方法受限于语言多样性，而统计方法中的隐马尔可夫模型（HMM）或最大熵模型则对长距离依赖表现不足。
今天，我们来结合深度学习的强大表达能力与条件随机场（CRF）的全局最优解码特性，实现一个 BiLSTM+CRF 中文分词模型。这个模型不仅能捕获上下文特征，还能对输出序列进行合理约束，从而提高分词的准确性。
接下来，我们将从理论出发，逐步拆解 BiLSTM 和 CRF 的关键原理，并通过实战代码实现，从零开始构建一个中文分词器！
1. 序列标注任务和分类任务
1.1 分类任务
定义: 分类任务是对单个输入进行类别预测的任务，目的是将输入样本归类到一个已知的类别中。
输入: 单个样本，如一段文本、一张图片或一个特征向量。
输出: 单个类别标签。
示例:
图片分类（输入一张图片，输出类别“猫”或“狗”）。
情感分析（输入一段话，输出“正面”或“负面”）。
目标: 最大化输入属于正确类别的概率。
1.2 序列标注任务
定义: 序列标注是对输入序列中的每个元素进行标注的任务，目的是预测与输入序列等长的标签序列。
输入: 一个序列（如句子、音频帧、DNA 序列）。
输出: 一个与输入序列等长的标签序列。
示例:
中文分词（标注每个字属于词的开始、中间、结束，或单字成词）。
命名实体识别（标注每个词是否为人名、地名、机构名等）。
词性标注（标注每个词的词性，如名词、动词等）。
目标: 最大化整个序列标注的联合概率。
本次实战的中文分词就属于序列标注任务。