本文是对CRF基本原理的一个简明的介绍。当然，“简明”是相对而言中，要想真的弄清楚CRF，免不了要提及一些公式，如果只关心调用的读者，可以直接移到文末。 图示 # 按照之前的思路，我们依旧来对比一下普通的逐帧softmax和CRF的异同。 逐帧softmax # CRF主要用于序列标注问题 ...

基本原理 损失函数 （线性链）CRF通常用于序列标注任务，对于输入序列\(x\)和标签序列\(y\)，定义匹配分数： \[s(x,y) = \sum_{i=0}^l T(y_i, y_{i+1}) + \sum_{i=1}^l U(x_i, y_i) \] 这里\(l\)是序列长度 ...

CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考： http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 说明 ...

　　条件随机场（conditional random fields，简称 CRF，或CRFs）下文简称CRF，是一种典型的判别模型，相比隐马尔可夫模型可以没有很强的假设存在，在分词、词性标注、命名实体识别等领域有较好的应用。CRF是在马尔可夫随机场的基础上加上了一些观察值（特征），马尔可夫随机场 ...

CRF(条件随机场) 基本概念 场是什么 场就是一个联合概率分布。比如有3个变量，y1,y2,y3, 取值范围是{0,1}。联合概率分布就是{P(y2=0|y1=0,y3=0), P(y3=0|y1=0,y2=0), P(y2=0|y1=1,y3=0), P(y3=0|y1=1,y2 ...

Motivation 学习CRF的过程中，我发现很多资料，教程上来就给一堆公式，并不知道这些公式是怎么来的。 所以我想以面向问题的形式，分享一下自己对CRF用于序列标注问题的理解 问题定义 给定观测序列\(X=(X_1,X_2,X_3,...X_n)\)， 应该注意以下几点： 输入 ...

摘自：https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF（Conditional Random Field），即条件随机场 ...

1 概率无向图模型 1.1 模型定义 1.2 因子分解 2 条件随机场的定义 2.2 条件随机场的参数化形式 2.3 条件随机场的简化形式 2.4 条件随机场的矩阵形式 3 条件随机场的概率计算问题 3.1 前向-后向算法 3.2 概率 ...