序列标注常用模型crfhmmmemm简介及比对

Data+Science+Insight Data+Science+Insight     2022-12-19     548

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序列标注常用模型CRF、HMM、MEMM简介及比对

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM),最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM)以及条件随机场(Conditional Random Field,CRF)是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。
生成式模型:联合概率P(Y, X) = P(Y|X) * P(X)=P(X|Y)*P(Y)
判别式模型:条件概率P(Y|X) = P(X|Y) / P(X)
从机器学习视角来看贝叶斯,假设分类问题中X可以理解为某特征,Y理解为某类。

P(“属于某类”|“具有某特征”)=在已知某样本“具有某特征”的条件下,该样本“属于某类”的概率。
P(“具有某特征”|“属于某类”)=在已知某样本“属于某类”的条件下,该样本“具有某特征”的概率。 所以叫做『后验概率』。
P(“属于某类”)=(在未知某样本具有该“具有某特征”的条件下,)该样本“属于某类”的概率。
P(“具有某特征”)= (在未知某样本“属于某类”的条件下,)该样本“具有某特征”的概率。所以叫做『先验概率』。


1)HMM是有向图模型,是生成模型;HMM有两个假设:一阶马尔科夫假设和观测独立性假设;但对于序列标注问题不仅和单个词相关,而且和观察序列的长度,单词

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