條件隨機場的具體演算法

2021-03-04 06:02:00 字數 446 閱讀 9221

1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。

條件隨機場是乙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)表示乙個狀態序列,在給定乙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)是乙個任意的特徵函式;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。

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