本文对Semi-supervised sequence tagging with bidirectional language models一文做一个简短介绍，该文发表在ACL2017.
一、任务介绍
利用语言模型学习得到的RNN表示，来增强有监督的序列标注任务。
往往序列标注的数据集是有限的，在有限的数据下，模型很难学习到一个足够好的embedding来表示单词。
本文通过语言模型可以利用到大量没有标注的数据，来增强单词的语义表示。
二、模型
做法也很简单，
1）第一步用大量的未标注数据进行前向和反向语言模型的训练，预训练好两个RNN网络。
2）对于给定句子中每一个单词，例如“New”，先得到单词的embedding表示，然后经过第一层双向RNN，得到隐层表示。
这个时候该句子经过预训练好的两个RNN网络，得到New的前后RNN输出表示，与之前的网络隐层进行拼接，输入到第二层RNN网络中，进行序列标注。
比起正常的序列标注模型来，多了一个拼接预训练好语言模型的输出表示。这一块多余的东西还不用标注，岂不妙哉。
三、实验
主实验如table1所示，我们可以看出，性能从90.87提高了91.93，增加了一个多点，效果还是挺明显的。
至于语言模型的输出到底加在RNN的哪一层，作者也做了实验：
发现加在第一层RNN的输出的时候结果最好，不要问为什么，问了就是炼丹。
四、贡献
本文没有在基本的序列标注模型再继续搞一些fancy的骚结构，或者其它怼模型的操作，而是采用半监督方法创新的利用大量没有标注的数据来提高性能，很nice。
整篇文章通俗易懂，赏心悦目。****
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