CRF总结
条件随机场理解 随机场理解 先从随机变量说起。 对于一个时间集合T内，每一个时间点t点，X(t)的数值都是随机的，那么X(t）称为随机过程。x(t)是依赖于时间的一组随机变量。它的分布函数叫做x（t)的一维概率分布函数。 如果有一个变量，依赖于两个时间t1,t2，就称为二维随机变量，有二维 ...
原文：tensorflow笔记3：CRF函数：tf.contrib.crf.crf_log_likelihood()
在分析训练代码的时候，遇到了，tf.contrib.crf.crf log likelihood，这个函数，于是想简单理解下： 函数的目的：使用crf 来计算损失，里面用到的优化方法是：最大似然估计 使用方法： 函数讲解： tf.contrib.crf.crf log likelihood crf log likelihood inputs,tag indices,sequence lengths ...
2018-03-01 20:12 3 16383 推荐指数：
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[转] LSTM+ CRF中的损失函数
from https://blog.csdn.net/u013963380/article/details/108696552 本文翻译，原文地址： https://createmomo.github.io/2017/10/08/CRF ...
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CRF keras代码实现
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分三步1、先分词2、做BEMS标注，同时做词性标注3、训练模型 1、对语料进行分词 拿到测试部的语料或者其他渠道的语料，先对语料进行分词，我刚刚开始是用NS分词的，等CRF模型训练好后，可以直接用CRF进行分词，分完词后要人工核对分词结果，将分词分得不正确的地方修改 ...
CRF原理解读
概率有向图又称为贝叶斯网络，概率无向图又称为马尔科夫网络。具体地，他们的核心差异表现在如何求 ，即怎么表示 这个的联合概率。 概率图模型的优点： 提供了一个简单的方式将概率模 ...