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：【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 linear CRF的條件概率分布P y x , 在給定輸入序列x和輸出序列y時，計算條件概率P yi x 和P yi ，yi x 以及對應的期望。 . l ...
2020-06-26 07:19 0 548 推薦指數：
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條件隨機場(Conditional random field)
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目錄 CRF簡介 序列標注問題 tensorflow里的條件隨機場 總結 上一篇介紹了隱馬爾科夫模型（HMM）在詞性標注任務中的應用，但HMM 引入了馬爾科夫假設：即當前時刻的狀態只與其前一時刻的狀態有關。但是，在序列標注任務中，當前時刻的狀態，應該同該時刻 ...
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 ...