条件随机场(CRF)

Conditional Random Field 主要是用来识别实体的, 对于算法, 这篇文章有详细的介绍, 现在没时间去完全弄懂, 只能提下应用了.

 

在命名实体的识别上，CRF通过分析已知的输入序列，预测最可能的输出序列。

已知的输入序列就是想要分析的句子，输出序列就是这个句子里各部分的标记。 

例如一句话里：这台笔记本的性能不错，就是散热不太好。

首先会对它进行分词及句子成分分析（POS），标注上词性， 变成： 这/ 台/ 笔记本/ 的/ 性能/ 不错/ 就是/ 散热/ 不/ 太好

接着将其放入按照某特征集训练好的CRF中去，这个特征集可以有多种形式，例如只是 句法特征， 或者 句法加谓词特征等

那么经过CRF识别之后，应该要能标注出这句话描述的主体是： 笔记本， 描述的属性有 性能，还有散热，描述的观点分别是 不错 、不太好。

这样整句话的观点就被标注了出来，标完之后便可以用于评论分析了~~

 

 

附上个算法描述时用到的性质:

马尔科夫性质: 一个例子就是青蛙的跳跃，现在处于A荷叶上的青蛙，下一步将要跳到的B荷叶，与之前所走过的路径无关。也即，未来的状态只跟现在的处境有关，而与过去无关。