在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。

随后在得到LSTM的发射分数后，需要构建了一个CRF层来学习转换分数。 CRF层利用LSTM生成的发射分数来优化最佳标签序列的分配，同时考虑标签依赖性。

This demo from Dr. James McCaffrey of Microsoft Research of creating a prediction system for IMDB data using an LSTM network can be a guide to create a classification system for most types of text ...