条件随机场 conditional random fields 及代码实现
条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵 ...
原文：条件随机场介绍（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields
. 模型 本部分从建模的角度讨论条件随机场，解释条件随机场如何将结构化输出上的概率分布表示为高维输入向量的函数。条件随机场即可以理解为逻辑回归在任意图结构上的扩展，也可以理解为结构化数据的生成模型 如隐马尔可夫模型 的判别化。 本部分首先对图模型做一个简单的介绍 . 节 ，并对NLP中的生成模型和判别模型进行分析 . 节 。然后给出条件随机场的正式定义，包括常用的线性链条件随机场 . 节 和任意 ...
2017-12-02 16:15 1 962 推荐指数：
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