什麼是條件隨機場,條件隨機場的具體演算法

2021-04-20 08:33:57 字數 1529 閱讀 8577

1樓:匿名使用者

提出問題的和回答問題的都是高手

2樓:匿名使用者

drf也可以應用於機構名自動識別中。

條件隨機場的具體演算法

3樓:入戲

條件隨機場(crf)由lafferty等人於2023年提出,結合了最大熵模型和隱馬爾可夫模型的特點,是一種無向圖模型,近年來在分詞、詞性標註和命名實體識別等序列標註任務中取得了很好的效果。

條件隨機場是一個典型的判別式模型,其聯合概率可以寫成若干勢函式聯乘的形式,其中最常用的是線性鏈條件隨機場。若讓x=(x1,x2,…xn)表示被觀察的輸入資料序列,y=(y1,y2,…yn)表示一個狀態序列,在給定一個輸入序列的情況下,線性鏈的crf模型定義狀態序列的聯合條件概率為

p(y|x)=exp{} (2-14)

z(x)={} (2-15)

其中:z是以觀察序列x為條件的概率歸一化因子;fj(yi-1,yi,x,i)是一個任意的特徵函式;是每個特徵函式的權值。   crf的演算法實現目前已經有多個知名的開源專案 ,並且已經被廣泛應用在學術界研究以及工業界應用當中。

條件隨機場的介紹

4樓:手機使用者

條件隨機場跟隱式馬可夫模型常被一起提及,條件隨機場對於輸入和輸出的機率分佈,沒有如隱式馬可夫模型那般強烈的假設存在。

條件隨機場在自然語言處理中怎麼用

如何輕鬆愉快地理解條件隨機場

5樓:

|||| a, b | p(a, b) ||--------------+---------|| a = 0, b = 0 | 100 || a = 0, b = 1 | 10 || a = 1, b = 0 | 20 || a = 1, b = 1 | 200 |這個分佈表示,這條邊的功能是使它連線回的兩點(a和b)趨同,當a = 0的時候

答b更可能等於0不太可能等於1,當a =

1的時候b更可能等於1不太可能等於0。這樣一來你知道了三個變數之間的聯合分佈,那他們兩兩之間的條件分佈自然而然就在裡面。

如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機場(crf)模型

6樓:緣若酒醒

|||bai a, b |du p(a, b) ||--------------+---------|| a = 0, b = 0 | 100 || a = 0, b = 1 | 10 || a = 1, b = 0 | 20 || a = 1, b = 1 | 200 |這個分zhi

布表示,這條邊的功能dao

是使它連線的兩點(回

答a和b)趨同,當a = 0的時候b更可能等於0不太可能等於1,當a =

1的時候b更可能等於1不太可能等於0。這樣一來你知道了三個變數之間的聯合分佈,那他們兩兩之間的條件分佈自然而然就在裡面。

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