文件名称：CRF原理应用及举例.pdf
文件大小：991KB
文件格式：PDF
更新时间：2023-04-23 12:03:32
条件随机场
深入理解条件随机场：包含其原理、应用及举例。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。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域 CRF 更胜一筹。