我在使用默认 LAC 模型分词时，把模型打出来，发现 viterbi decoding 的 transition 矩阵维度不同，这里不应该是一个 num_tags*num_tags 的矩阵吗？多出来的 2 是因为什么？文档哪里有解释吗？

size = emission.shape[1] fluid.layers.create_parameter(shape=[size + 2, size], dtype=emission.dtype, name='crfw') crf_decode = fluid.layers.crf_decoding( input=emission, param_attr=fluid.ParamAttr(name='crfw'))
我在源码中看到了一个 size+2，这里 +2 是什么意思？

GitHub issue：https://github.com/baidu/lac/issues/204