随机条件场

1、

闭嘴的照片中在干什么？

如果这张照片的前一张照片是吃饭的照片呢？

为了让我们的分类器表现的更好，可以在标记数据的时候，可以考虑相邻数据的标记信息。

 

 

假设我们有Bob一天从早到晚的一系列照片，Bob想考考我们，要我们猜这一系列的每张照片对应的活动，比如: 工作的照片，吃饭的照片，唱歌的照片等等。一个比较直观的办法就是，我们找到Bob之前的日常生活的一系列照片，然后找Bob问清楚这些照片代表的活动标记，这样我们就可以用监督学习的方法来训练一个分类模型，比如逻辑回归，接着用模型去预测这一天的每张照片最可能的活动标记。这种办法虽然是可行的，但是却忽略了一个重要的问题，就是这些照片之间的顺序其实是有很大的时间顺序关系的，而用上面的方法则会忽略这种关系。比如我们现在看到了一张Bob闭着嘴的照片，那么这张照片我们怎么标记Bob的活动呢？比较难去打标记。但是如果我们有Bob在这一张照片前一点点时间的照片的话，那么这张照片就好标记了。如果在时间序列上前一张的照片里Bob在吃饭，那么这张闭嘴的照片很有可能是在吃饭咀嚼。而如果在时间序列上前一张的照片里Bob在唱歌，那么这张闭嘴的照片很有可能是在唱歌。

为了让我们的分类器表现的更好，可以在标记数据的时候，可以考虑相邻数据的标记信息。这一点，是普通的分类器难以做到的。而这一块，也是CRF比较擅长的地方。在实际应用中，自然语言处理中的词性标注(POS Tagging)就是非常适合CRF使用的地方。词性标注的目标是给出一个句子中每个词的词性（名词，动词，形容词等）。而这些词的词性往往和上下文的词的词性有关，因此，使用CRF来处理是很适合的，当然CRF不是唯一的选择，也有很多其他的词性标注方法。