CRF總結
條件隨機場理解 隨機場理解 先從隨機變量說起。 對於一個時間集合T內，每一個時間點t點，X(t)的數值都是隨機的，那么X(t）稱為隨機過程。x(t)是依賴於時間的一組隨機變量。它的分布函數叫做x（t)的一維概率分布函數。 如果有一個變量，依賴於兩個時間t1,t2，就稱為二維隨機變量，有二維 ...
原文：tensorflow筆記3：CRF函數：tf.contrib.crf.crf_log_likelihood()
在分析訓練代碼的時候，遇到了，tf.contrib.crf.crf log likelihood，這個函數，於是想簡單理解下： 函數的目的：使用crf 來計算損失，里面用到的優化方法是：最大似然估計 使用方法： 函數講解： tf.contrib.crf.crf log likelihood crf log likelihood inputs,tag indices,sequence lengths ...
2018-03-01 20:12 3 16383 推薦指數：
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[轉] LSTM+ CRF中的損失函數
from https://blog.csdn.net/u013963380/article/details/108696552 本文翻譯，原文地址： https://createmomo.github.io/2017/10/08/CRF ...
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CRF keras代碼實現
這份代碼來自於蘇劍林 ...
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分三步1、先分詞2、做BEMS標注，同時做詞性標注3、訓練模型 1、對語料進行分詞 拿到測試部的語料或者其他渠道的語料，先對語料進行分詞，我剛剛開始是用NS分詞的，等CRF模型訓練好后，可以直接用CRF進行分詞，分完詞后要人工核對分詞結果，將分詞分得不正確的地方修改 ...
CRF原理解讀
概率有向圖又稱為貝葉斯網絡，概率無向圖又稱為馬爾科夫網絡。具體地，他們的核心差異表現在如何求 ，即怎么表示 這個的聯合概率。 概率圖模型的優點： 提供了一個簡單的方式將概率模 ...