這部分主要介紹了五種模型，lstm，bi-lstm，crf，lstm-crf，bi-lstm-crf。這裡我們就不一一詳細贅述了。
以bi-lstm-crf為例，在每一步中，把訓練資料分為不同的批次，一次處理乙個批次。每乙個批次包括一些句子，句子的多少由批次大小來決定。對於每乙個批次：
首先執行bi-lstm-crf模型正向傳遞，該正向傳遞包括正向和反向狀態的正向傳遞 lstm，得到所有位置上所有標籤的輸出得分
然後，我們對crf層進行正向和反向傳遞，以計算網路輸出和狀態轉換邊緣的梯度
之後，我們可以將錯誤從輸出反向傳播到輸入，其中包括lstm正向和反向狀態的反向傳遞
最後，我們更新網路引數，其中包括狀態轉移矩陣
和原始雙向lstm引數
訓練過程的演算法偽碼如下：
for each epoch do
for each batch do
1) bidirectional lstm-crf model forward pass:
forward pass for forward state lstm
forward pass for backward state lstm
2) crf layer forward and backward pass
3) bidirectional lstm-crf model backward pass:
backward pass for forward state lstm
backward pass for backward state lstm
4) update parameters
end for
end for
從三組資料中抽取了兩種特徵，包括拼寫特徵和上下文特徵。
在處理特徵連線的時候，本文運用了乙個小trick，即把拼寫特徵和上下文特徵直接連到輸出，這樣可以加速訓練速度，並且訓練精度類似。
模型訓練時的學習率設為0.1，隱含層的數量設定為300，最終模型的效能對比結果如下：
其中conv-crf模型是文章(collobert et al.,2011)中的最好結果，random和senna是兩種詞嵌入的方式。
然後，為了證明模型的魯棒性，作者又只對單詞特徵（去掉了拼寫和上下文特徵）進行了訓練，結果如下：
本文的創新點在於首次使用bi-lstm-crf模型進行了序列標註任務，並且模型結果表現不錯。並且作者證明了模型的魯棒性，以及模型對詞嵌入方法的依賴較少，在隨機詞嵌入的時候，模型的精度表現也不錯。
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