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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 7. 词性标注 7.1 词性标注概述 什么是词性 在语言学上，词性(Par-Of-Speech, Pos )指的是单词的语法分类，也称为词类。同一个类别的词语具有相似 ...

本文运用字标注法进行中文分词，使用4-tag对语料进行字标注，观察分词效果。模型方 ...