條件隨機場介紹（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields
2. 模型 本部分從建模的角度討論條件隨機場，解釋條件隨機場如何將結構化輸出上的概率分布表示為高維輸入向量的函數。條件隨機場即可以理解為邏輯回歸在任意圖結構上的擴展，也可以理解為結構化數據的生成模型（如隱馬爾可夫模型）的判別化。 本部分首先對圖模型做一個簡單的介紹（2.1節），並對NLP中 ...
原文：條件隨機場 conditional random fields 及代碼實現
條件隨機場模型是由Lafferty在 年提出的一種典型的判別式模型。它在觀測序列的基礎上對目標序列進行建模,重點解決序列化標注的問題條件隨機場模型既具有判別式模型的優點,又具有產生式模型考慮到上下文標記間的轉移概率,以序列化形式進行全局參數優化和解碼的特點,解決了其他判別式模型 如最大熵馬爾科夫模型 難以避免的標記偏置問題。 條件隨機場理論 CRFs 可以用於序列標記 數據分割 組塊分析等自然語言 ...
2017-10-18 22:49 0 1551 推薦指數：
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