01 2019 档案
摘要:上篇的CRF++源码阅读中, 我们看到CRF++如何处理样本以及如何构造特征。本篇文章将继续探讨CRF++的源码,并且本篇文章将是整个系列的重点,会介绍条件随机场中如何构造无向图、前向后向算法、如何计算条件概率、如何计算特征函数的期望以及如何求似然函数的梯度。本篇将结合条件随机场公式推导和CRF++
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摘要:我在学习条件随机场的时候经常有这样的疑问,crf预测当前节点label如何利用其他节点的信息、crf的训练样本与其他的分类器有什么不同、crf的公式中特征函数是什么以及这些特征函数是如何表示的。在这一章中,我将在CRF++源码中寻找答案。 输入过程 CRF++训练的入口在crf_learn.cpp文
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摘要:介绍 最近在用条件随机场做切分标注相关的工作,系统学习了下条件随机场模型。能够理解推导过程,但还是比较抽象。因此想研究下模型实现的具体过程,比如:1) 状态特征和转移特征具体是什么以及如何构造 2)前向后向算法具体怎么实现 等等。那么,想要深入了解一个算法比较好的方式就是阅读现有的开源项目。阅读好的
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