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 ...

之前我们介绍过BERT+CRF来进行命名实体识别，并对其中的BERT和CRF的概念和作用做了相关的介绍，然对于CRF中的最优的标签序列的计算原理，我们只提到了维特比算法，并没有做进一步的解释，本文将对维特比算法做一个通俗的讲解，以便大家更好的理解CRF为什么能够得到最优的标签序列 ...

改进的迭代尺度法（Improved Iterative Scaling），在很多模型求解中用到，比如最大熵、CRFs等，对模型是对数线性模型的似然都适用。这个算法的思想也很简单，通俗的理解就是通过两个不等式变形优化下界，从而迭代到收敛的算法。 用到两个不等式，对 α& ...

：因为MEMM只在局部做归一化，所以容易陷入局部最优，而CRF模型中，统计了全局概率，在做归一化时，考虑数据在全 ...

　　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 ...

　　　　条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 　　　　条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 　　　　条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 　　　　在CRF系列的前两篇，我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法，本文我们关注于linear-CRF ...

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 ...