条件随机场
判别式模型：拿到的是条件概率，在给定特征X情况下求Y得概率，找到最大的Y作为结果，不关注Y的分布。比如神经网络，你把X灌进去就能拿到结果。仅仅对输入抽取特征，即特征函数为f(x)。
产生式模型：是一种联合分布，用联合分布生成样本，比如HMM,BNS,MRF，对输入输出同时抽取特征，即特征函数为f(x,y)
相关的库：CRF++ 是传统方法里面比较好的方法，但是到现阶段大家会尝试用一些新的方法解决。
解决前后之间关联问题。考虑关联关系的模型。
比如用条件随机场来做句子词性标注。正如分类器所做，我们首先要设定一组特征方程f1。
CRF的特征函数
在CRF中每个特征函数以下列信息作为输入：
一个句子s
词在句子中的位置i
当前词的标签Li
前一个词的标签Li-1
f(s, i, Li, Li-1）输出的是一个实数值。例如某个特征函数就可以用来衡量当上一个词是“very”时，当前词有多少程度可以被标为一个形容词。
只包含Li和Li-1实际上是建立了一种特殊的线性CRF，没有考虑全局的信息。
从特征到概率
我们为每个特征函数fi设置一个权重值λj。给定一个句子S，现在我们可以通过累加句子中所有词加权后的特征来为S的打标结果I打分。（有一个句子，然后我给出了标注序列L，我去判断我这个标注给的好不好打个分）其中，j有m个取值可以理解为，有不同的方式抽取特征，每个f设定一个λ。
最终，我们通求指数与归一的方式转换这些得分转换为0、1之间的概率值：看起来会有点眼熟，这是因为实际上CRF就是序列版本的逻辑回归，正如逻辑回归是分类问题的对数线性模型，CRF是序列标注问题的对数线性模型。
CRF使用任意的特征函数组用于得到标注得分，HMM采用生成方式进行标注，定义如下，P(Li|Li-1)为转移概率（一个介词后面紧跟着一个名词的概率），P(wi|Li)为发射概率（当已知是名词，会出现“dad”的概率）：
那么HMM和CRF比较会如何？CRF更强大，CRF可以为任何HMM能够建模的事务建模。
权重学习
上面那个概率函数实际上是类似于目标函数，因此我们学习权重一种方式是梯度上升。
假设我们有一组训练样本（包括句子与相关的词性标注标签结果），一开始，为我们的CRF模型随机初始化权重值，为了使这些随机初始的权重值最终调整为正确的值，遍历每个训练样本，执行如下操作：第一步求出梯度，然后迭代直到达到某种停止条件（更新值已经低于某个阈值），能达到什么效果取决你的特征函数。
应用，比如想知道twitter上哪些词代表理论，这时候可以利用条件随机场，例如我们设定如果上一个词是一个GIFT-RECIBER且它的前一个词是‘gave’，那么f1=1，这是一个特征函数，还可以设定另一个是，如果后面紧跟着的两个词是‘for christmas’那么f2=1，这又是另一个特征函数。
应用：中文命名实体识别
在中文信息处理领域，命名实体识别是各种自然语言处理技术的重要基础
命名实体：人名、地名、组织名
怎样想办法构造一些特征函数
人名左右的指界词要自己生成
如下可以看到，这个特征函数一点也不高级，就是在做一些feature engineering的工作
