http://x-algo.cn/index.php/2016/02/15/conditional-random-field-crf-theory-and-implementation/ 条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量条件下,求另一组输出随机变量的条件概率分布的模型;其特点是假设输出 ...
今天介绍CRFs在中文分词中的应用 工具:CRF ,可以去https: taku .github.io crfpp 下载,训练数据和测试数据可以考虑使用bakeoff ,这是链接 http: sighan.cs.uchicago.edu bakeoff 首先需要了解一些概念 字标记法 统计分词模型常用的方法,可以将分词问题转化为分类问题。这里我们介绍一下 tag字标记法, tag指的是文档中的每 ...
2017-07-23 21:05 0 1763 推荐指数:
http://x-algo.cn/index.php/2016/02/15/conditional-random-field-crf-theory-and-implementation/ 条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量条件下,求另一组输出随机变量的条件概率分布的模型;其特点是假设输出 ...
1、随机场(RF) 在概率论中,由样本空间Ω任意取样构成的随机变量X_i的集合S = {X_1,X_2, ..., X_n},对所有的ω∈Ω式子π(ω) > 0均成立,则称π为一个随机场。 2、马尔可夫随机场(MRF) 当随机变量具有依赖关系时,我们研究随机场才有 ...
(一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型) (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) (一)马尔可夫随机场 概率图模型(Probabilistic graphical model,PGM)是由图表 ...
马尔可夫随机场 概率图模型是由图表示的概率分布。概率无向图模型又称马尔可夫随机场(Markov random field),表示一个联合概率分布,其标准定义为: 设有联合概率分布\(P(V)\)由无向图\(G=(V, E)\)表示,图\(G\)中的节点表示随机变量,边表示随机变量间的依赖关系 ...
CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考: http://blog.echen.me/2012/01/03/int ...
linear-chain 条件随机场 条件随机场(conditional random field)是给定随机变量 X 条件下,随机变量 Y 的马尔可夫随机场。本文主要介绍定义在线性链上的特殊的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear-chain CRF)。线性链条件随机场可以用于机器学习 ...
CRF 的预测问题是给定模型参数和输入序列(观测序列)x, 求条件概率最大的输出序列(标记序列)$y^*$,即对观测序列进行标注。条件随机场的预测算法同 HMM 还是维特比算法,根据 CRF模型可得: \begin{aligned}y^* &= \arg \max_yP_w(y|x ...
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 ...