原文:條件隨機場-應用

今天介紹CRFs在中文分詞中的應用 工具:CRF ,可以去https: taku .github.io crfpp 下載,訓練數據和測試數據可以考慮使用bakeoff ,這是鏈接 http: sighan.cs.uchicago.edu bakeoff 首先需要了解一些概念 字標記法 統計分詞模型常用的方法,可以將分詞問題轉化為分類問題。這里我們介紹一下 tag字標記法, tag指的是文檔中的每 ...

2017-07-23 21:05 0 1763 推薦指數:

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條件隨機場(CRF)理論及應用

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/15/conditional-random-field-crf-theory-and-implementation/ 條件隨機場(CRF)是給定一組輸入隨機變量條件下,求另一組輸出隨機變量的條件概率分布的模型;其特點是假設輸出 ...

Tue Aug 29 22:40:00 CST 2017 0 2578
條件隨機場

1、隨機場(RF) 在概率論中,由樣本空間Ω任意取樣構成的隨機變量X_i的集合S = {X_1,X_2, ..., X_n},對所有的ω∈Ω式子π(ω) > 0均成立,則稱π為一個隨機場。 2、馬爾可夫隨機場(MRF) 當隨機變量具有依賴關系時,我們研究隨機場才有 ...

Sun Mar 17 00:30:00 CST 2013 1 3259
條件隨機場

(一)馬爾可夫隨機場(Markov random field,無向圖模型) (二)條件隨機場(Conditional random field,CRF) (一)馬爾可夫隨機場 概率圖模型(Probabilistic graphical model,PGM)是由圖表 ...

Tue Aug 27 05:34:00 CST 2019 0 427
條件隨機場

馬爾可夫隨機場 概率圖模型是由圖表示的概率分布。概率無向圖模型又稱馬爾可夫隨機場(Markov random field),表示一個聯合概率分布,其標准定義為: 設有聯合概率分布\(P(V)\)由無向圖\(G=(V, E)\)表示,圖\(G\)中的節點表示隨機變量,邊表示隨機變量間的依賴關系 ...

Mon Nov 25 06:47:00 CST 2019 0 443
CRF條件隨機場

CRF的進化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/參考: http://blog.echen.me/2012/01/03/int ...

Tue Jul 18 02:39:00 CST 2017 0 10874
條件隨機場入門(二) 條件隨機場的模型表示

linear-chain 條件隨機場 條件隨機場(conditional random field)是給定隨機變量 X 條件下,隨機變量 Y 的馬爾可夫隨機場。本文主要介紹定義在線性鏈上的特殊的條件隨機場,稱為線性鏈條件隨機場(linear-chain CRF)。線性鏈條件隨機場可以用於機器學習 ...

Mon Aug 29 23:38:00 CST 2016 0 12132
條件隨機場入門(五) 條件隨機場的預測算法

CRF 的預測問題是給定模型參數和輸入序列(觀測序列)x, 求條件概率最大的輸出序列(標記序列)$y^*$,即對觀測序列進行標注。條件隨機場的預測算法同 HMM 還是維特比算法,根據 CRF模型可得: \begin{aligned}y^* &= \arg \max_yP_w(y|x ...

Thu Sep 01 02:18:00 CST 2016 1 4160
條件隨機場(CRF)-基礎

  條件隨機場(conditional random fields,簡稱 CRF,或CRFs)下文簡稱CRF,是一種典型的判別模型,相比隱馬爾可夫模型可以沒有很強的假設存在,在分詞、詞性標注、命名實體識別等領域有較好的應用。CRF是在馬爾可夫隨機場的基礎上加上了一些觀察值(特征),馬爾可夫隨機場 ...

Mon May 22 07:13:00 CST 2017 0 7172
 
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