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条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型，在自然语言处理中得到了广泛应用。
HMM引入了马尔科夫假设，即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关，HMM是一种生成式概率图模型，条件随机场（CRF）与HMM不同，是一种判别式的概率图模型。CRF是在给定一组变量的情况下，求解另一组变量的条件概率的模型。
设X与Y是一组随机变量，P(Y,X)是给定随机变量X情况下，随机变量Y的条件概率。若随机变量Y构成一个无向图G(V,E)，当X与Y两个随机变量的概率分布满足如下的条件：
则称在给定随机变量序列X的情况下，随机变量序列Y的条件概率P(Y,X)构成条件随机场。
注意在CRF的定义中，我们并没有要求XX和YY有相同的结构。而实现中，我们一般都假设XX和YY有相同的结构，XX和YY有相同的结构的CRF就构成了线性链条件随机场(Linear chain Conditional Random Fields,以下简称 linear-CRF)。
在我们的十个词的句子的词性标记中，词有十个，词性也是十个，因此，如果我们假设它是一个马尔科夫随机场，那么它也就是一个linear-CRF。
条件随机场入门条件随机场的预测算法
...预测问题是给定模型参数和输入序列（观测序列）x，求条件概率最大的输出序列（标记序列）$y^*$，即对观测序列进行标注。条件随机场的预测算法同HMM还是维特比算法，根据CRF模型可得：egin{aligned}y^*&=argmax_yP_w(y|x)\&= ... 查看详情
条件随机场入门条件随机场的概率计算问题
条件随机场的概率计算问题是给定条件随机场P(Y|X)，输入序列x和输出序列y,计算条件概率$P(y_i|x)$，$P(y_{i-1},y_i|x)$以及相应的数学期望的问题。为了方便起见，像HMM那样，引进前向-后向向量，递归地计算以上概率及期望值。这样... 查看详情
条件随机场介绍——anintroductiontoconditionalrandomfields
2.模型本部分从建模的角度讨论条件随机场，解释条件随机场如何将结构化输出上的概率分布表示为高维输入向量的函数。条件随机场即可以理解为逻辑回归在任意图结构上的扩展，也可以理解为结构化数据的生成模型（如隐马... 查看详情
条件随机场（crf）-基础
条件随机场（conditionalrandomfields，简称CRF，或CRFs）下文简称CRF，是一种典型的判别模型，相比隐马尔可夫模型可以没有很强的假设存在，在分词、词性标注、命名实体识别等领域有较好的应用。CRF是在马尔可夫随机场的基础... 查看详情
ml-13-5条件随机场（crf-conditionalrandomfield）
目录知识串讲HMMVSMEMM从随机场到马尔科夫随机场条件随机场(CRF)MRF因子分解定理线性链条件随机场(Linear-CRF)一句话简介：条件随机场(ConditionalRandomFields,以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型... 查看详情
条件随机场介绍——anintroductiontoconditionalrandomfields
条件随机场介绍原文：AnIntroductiontoConditionalRandomFields作者：CharlesSutton(SchoolofInformatics,UniversityofEdinburgh,Edinburgh,EH89AB,UK)AndrewMcCallum(DepartmentofComputerScience,UniversityofMassachusetts,Amh 查看详情
理解条件随机场（转）
理解条件随机场最好的办法就是用一个现实的例子来说明它。但是目前中文的条件随机场文章鲜有这样干的，可能写文章的人都是大牛，不屑于举例子吧。于是乎，我翻译了这篇文章。希望对其他伙伴有所帮助。原文在这里[http:... 查看详情
条件随机场
...calT$上进行对数似然函数$mathcalL$的极大化。根据上一篇《条件随机场（三）》，我们知道线性链CRF的模型为egin{equation}p_{vec{lambda}}(vecy|vecx)=frac1{Z_{vec{lambda}}(vecx)}exp( 查看详情
ml-13-6条件随机场的三个问题（crf-conditionalrandomfield）
目录条件随机场CRF——前向后向算法评估标记序列概率条件随机场CRF——模型参数学习条件随机场CRF——维特比算法解码一、条件随机场CRF——前向后向算法评估标记序列概率 linear-CRF第一个问题是评... 查看详情
条件随机场
概述条件随机场(conditionalrandomfield,CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可以用于不同的预测问题，本章主要讲述线性链(linearc... 查看详情
条件随机场
...有结点为O，对应随机变量组YO，那么给定随机变量组YO的条件下，Yu和Yv是 查看详情
nlp——图模型条件随机场（conditionalrandomfield，crf）
...rkovrandomfield，无向图模型）简单回顾 （二）条件随机场（Conditionalrandomfield，CRF） 这篇写的非常浅，基于[1]和[5]梳理。感觉[1]的讲解很 查看详情
条件随机场介绍——anintroductiontoconditionalrandomfields
6.相关研究和未来方向本部分简要分析条件随机场的发展路线，特别是在结构化预测（structuredprediction）方面。除此之外，还将分析条件随机场与神经网络和最大熵马尔可夫模型（MEMMs）的关系。最后列出了几个未来研究的开放领... 查看详情
条件随机场(crf)-1-简介（转载）
转载自：http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618222.html 首先我们先弄懂什么是“条件随机场”，然后再探索其详细内容。 于是，先介绍几个名词。马尔可夫链 & 查看详情
条件随机场-应用
今天介绍CRFs在中文分词中的应用 工具：CRF++,可以去 https://taku910.github.io/crfpp/下载，训练数据和测试数据可以考虑使用bakeoff2005,这是链接http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/ 首先需要了解一些概念 字标记法——统... 查看详情
条件随机场（crf）占坑，待补充
CRF看了好久，一直感觉理解不太透彻，今天按照52自然语言处理运行了一下CRF++，先占坑，等忙完毕设，好好整理一下CRF与HMM（20181026） 查看详情
条件随机场(crf)-2-定义和形式（转载）
转载自：http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618218.html 参考书本：《2012.李航.统计学习方法.pdf》 书上首先介绍概率无向图模型，然后叙述条件随机场的定义和 查看详情
条件随机场介绍——anintroductiontoconditionalrandomfields
参考文献[1]S.M.AjiandR.J.McEliece,“Thegeneralizeddistributivelaw,”IEEETrans-actionsonInformationTheory,vol.46,no.2,pp.325–343,2000.[2]Y.Altun,I.Tsochantaridis,andT.Hofmann,“HiddenMarkovsupportvectormachin 查看详情