关键词：
条件随机场介绍
原文：An Introduction to Conditional Random Fields
作者：
Charles Sutton (School of Informatics, University of Edinburgh, Edinburgh, EH8 9AB, UK)
Andrew McCallum (Department of Computer Science, University of Massachusetts, Amherst, MA, 01003, USA)
翻译整理：Juworchey
摘要
许多数据分析任务需要对大量相互依赖或者依赖于其他可观测变量的变量进行预测。结构化预测方法本质上是分类方法与图模型的结合。这类方法将图模型对多元数据简洁的建模能力，与分类方法能够利用大量特征进行预测的能力相结合。本文介绍条件随机场（conditional random fields, CRF），这是一种流行的用于结构化预测的概率方法。条件随机场被广泛的应用于各领域，包括自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等。本文介绍了条件随机场的推断和参数估计方法，以及实现大规模条件随机场可能会涉及到的实践问题。此外，本文希望对各领域的从业人员有所帮助，因此对概率图模型的知识不做任何前提假设。
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
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
条件随机场介绍——anintroductiontoconditionalrandomfields
4.推断高效的推断算法对条件随机场的训练和序列预测都非常重要。主要有两个推断问题：第一，模型训练之后，为新的输入(mathbf{x})确定最可能的标记(mathbf{y}^*=argmax_{mathbf{y}}p(mathbf{y}|mathbf{x}))；第二，如第5部分所述，参数估计... 查看详情
条件随机场crf介绍
...示 逐帧softmax并没有直接考虑输出的上下文关联 条件 查看详情
条件随机场介绍——anintroductiontoconditionalrandomfields
...些应用所共有的特征，是在已知观测特征向量(mathbf{x})的条件下，预测随机向量输出(mathbf{y}={y_0,y_1,cdots,y_T})。以自 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
条件随机场之crf++源码详解-开篇
介绍 最近在用条件随机场做切分标注相关的工作，系统学习了下条件随机场模型。能够理解推导过程，但还是比较抽象。因此想研究下模型实现的具体过程，比如：1）状态特征和转移特征具体是什么以及如何构造2）前向后... 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(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
条件随机场入门条件随机场的训练
本节讨论给定训练数据集估计条件随机场模型参数的问题，即条件随机场的学习问题。条件随机场模型实际上是定义在时序数据上的对数线形模型，其学习方法包括极大似然估计和正则化的极大似然估计。具体的优化实现算法有... 查看详情
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
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
条件随机场之crf++源码详解-预测(代码片段)
...相对来说比较简单，所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易。预测 上一篇条件随机场训练的源码详解中，有一个地方并没有介绍。就是训练结束后，会把待优化权重alpha等变量保存到文件中，也就... 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