VAE是什么？
VAE，全称为”Variational Autoencoder”，中文翻译为变分自编码器，是一种生成式模型，是Deep Learning时代中最流行和最常见的一类神经网络。VAE最基础的变分自编码机模型（即Variantional Autoencoder，以下简称VAE）是一种生成模型。它可以对数据进行建模，并且在拟合输入数据的同时，学习到一组分布式潜在变量来定义这些数据。该模型结合了自编码器（Encoder和Decoder）以及一个额外的规范项，即将潜在空间的表示约束为标准正态分布，这使得VAE更适合于处理连续变量的数据。
CRF和LSTM人工神经网络模型
在语义识别领域，规范化条件随机场（CRFs）和长短时记忆网络（LSTM）人工神经网络模型也得到了广泛的应用。CRF主要用于序列标注任务，例如自然语言中的实体识别和句法分析等；而LSTM则主要用于自然语言处理中的情感分析、本体识别等任务。这两种人工神经网络模型都具有优秀的预测效果和较高的准确率。