在本文中，我们提出了一系列基于长短期记忆网络（LSTM）的序列标注模型。这些模型包括LSTM网络、双向LSTM（BI-LSTM）网络、带有条件随机场（CRF）层的LSTM网络（LSTM-CRF）以及带有CRF层的双向LSTM网络（BI-LSTM-CRF）。我们的研究首次将双向LSTM条件随机场模型（记作BI-LSTM-CRF）应用于自然语言处理基准序列标注数据集。我们展示了该模型由于具备双向LSTM组件，能够高效利用过去和未来的输入特征；同时，由于CRF层的存在，它还能够利用句子级别的标签信息。实验结果表明，BI-LSTM-CRF模型在词性标注（POS）、分块（chunking）和命名实体识别（NER）数据集上能够达到或接近当前最佳的准确率。此外，该模型具有较强的鲁棒性，并且对词嵌入的依赖程度较低，这与之前的观察结果相比有所改进。