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LSTM和CRF各有优劣，理解它们的不同点对于模型选择至关重要。LSTM通过长短期记忆单元捕捉长远上下文信息，能够处理序列建模中的复杂模式，同时具备非线性拟合能力。然而，LSTM在处理时刻间依赖关系时表现不足，难以建模句法约束等依赖关系。

CRF则以局部特征为基础，通过线性加权组合捕捉句子特征，优化整个序列的联合概率分布。它不像LSTM那样关注每个时刻的独立预测，而是从整体上考虑句子结构的约束关系。这种方法在处理依赖关系时显著优于LSTM。

与HMM相比，CRF在参数设计上更为灵活，能够有效捕捉特征模板中的局部信息。HMM的状态转移和观测概率模型在CRF中也有对应实现方式。

在数据规模方面，CRF在小规模数据上表现优于LSTM，但随着数据量的增加，LSTM模型效果会逐渐超过CRF。对于不依赖长期上下文的任务，可以考虑使用简化的RNN或基于窗口的模型如FSMN。

CNN与BILSTM结合CRF的流行应用主要用于处理英文，利用词内特征进行上下文建模。中文中单字粒度较低，分词后可应用类似方法。

BILSTM+CRF的Tensorflow实现参考了开源工具，结合了灵活的训练策略和高效的mini-batch优化，适合处理序列标注任务。

参考文献可供深入研究模型设计与应用。

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