條件隨機場（conditional random field，CRF）模型初探
1. 條件隨機場，一種特殊的概率圖模型結構 我們知道，從圖結構角度來說，概率圖模型可以分為以下兩種： 基於有向圖的貝葉斯網：具備有向依賴性 基於無向圖的馬爾科夫網：具備無向依賴性 條件隨機場是一個在變量子集上存在有向依賴的馬爾科夫網，和通用的一般化概率圖結構不同，條件隨機場 ...
原文：條件隨機場(Conditional random field)
條件隨機場真是把我給折磨壞了啊，本以為一本小小的 統計學習方法 攻堅剩下最后一章，心情還是十分愉悅的，打算一口氣把它看完，結果真正啃起來真是無比的艱難啊，每一句對我都好像是天書一般，怎么這么多沒有接觸過的概念啊 什么無向圖 什么最大團 搞什么鬼啊，真讓人頭大現在想想可能就是被這些概念嚇到了當時，等你仔細的弄懂了它們是什么意思，理解起來難度就會小很多啦，所以，我決定先從概念開始說起，捋順一下思路，至 ...
2018-09-04 15:46 3 3761 推薦指數：
相關推薦
NLP —— 圖模型（二）條件隨機場（Conditional random field，CRF）
本文簡單整理了以下內容： （一）馬爾可夫隨機場（Markov random field，無向圖模型）簡單回顧 （二）條件隨機場（Conditional random field，CRF） 這篇寫的非常淺，基於 [1] 和 [5] 梳理。感覺 ...
【ML-13-6】條件隨機場的三個問題（CRF-Conditional Random Field）
目錄 條件隨機場CRF—— 前向后向算法評估標記序列概率 條件隨機場CRF—— 模型參數學習 條件隨機場CRF—— 維特比算法解碼 一、條件隨機場CRF—— 前向后向算法評估標記序列概率 linear-CRF第一個問題是評估推斷（Inference），即給定 ...
條件隨機場Conditional Random Field-CRF入門級理解
條件隨機場Conditional Random Field-CRF入門級理解 有向圖與無向圖模型 CRF模型是一個無向概率圖模型，更寬泛地說，它是一個概率圖模型。現實世界的一些問題可以用概率圖模型表示。這里可以用一個簡單的例子說明：建立一個簡單的圖模型來分析一部電影是否會獲得高票 ...
條件隨機場 conditional random fields 及代碼實現
條件隨機場模型是由Lafferty在2001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 ...
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 ...
CRF(Conditional Random Field)
條件隨機場是近幾年自然語言處理領域常用的算法之一，常用於句法分析、命名實體識別、詞性標注等。在我看來，CRF就像一個反向的隱馬爾可夫模型(HMM)，兩者都是用了馬爾科夫鏈作為隱含變量的概率轉移模型，只不過HMM使用隱含變量生成可觀測狀態，其生成概率有標注集統計得到，是一個生成模型；而CRF反過 ...
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 ...