CRF学习笔记

HMM，CRF等真的是很难很难啊 本科看不懂  研究生还是看不懂  然而为了找工作，拼了↖(^ω^)↗

https://www.zhihu.com/question/35866596

知乎上简单易懂的(ﾉ*･ω･)ﾉ推导，但是还是没有看懂 ，先搁置在这。。。未完待续

CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到

，是一个生成模型；而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。

一个详细介绍条件随机场的前世今生，祖宗八代的PPT链接

https://wenku.baidu.com/view/bbd57f82fc4ffe473268ab59.html

CRF几大要素：

1.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 l_{i}
  • 前一个词的标签 l_{i-1}

最后结果的输出是一个实数值（尽管这些值一般是0或1）。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。

 

posted on 2017-05-09 17:16  毛无语666  阅读(291)  评论(0)  编辑  收藏  举报

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