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源码： https://github.com/Determined22/zh-NER-TF 命名实体识别（Named Entity Recognition） 命名实体识别（Named ...

　　我在学习条件随机场的时候经常有这样的疑问，crf预测当前节点label如何利用其他节点的信息、crf的训练样本与其他的分类器有什么不同、crf的公式中特征函数是什么以及这些特征函数是如何表示的。在 ...

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 ...

wangpeng（qqlantian@126.com） Last updated on 2017-3-24 由于博客园对markdown支持不完善（或者我不太会用），一些公式和引用展示不 ...

　　上篇的CRF++源码阅读中， 我们看到CRF++如何处理样本以及如何构造特征。本篇文章将继续探讨CRF++的源码，并且本篇文章将是整个系列的重点，会介绍条件随机场中如何构造无向图、前向后向算法、如 ...

介绍 　　最近在用条件随机场做切分标注相关的工作，系统学习了下条件随机场模型。能够理解推导过程，但还是比较抽象。因此想研究下模型实现的具体过程，比如：1） 状态特征和转移特征具体是什么以及如何构造 ...

2. 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 ...