2023年8月3日08:39:14
：基於機器學習角度談談crf。)
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crf是一種判別式無向圖模型
crf試圖對多個變數在給定觀測值後的條件概率進行建模，具體來說，若令
注意：標記變數y是結構型變數，如在自然語言處理的句子標註任務中，觀測資料為句子，標記為相應的詞性序列，具有線性序列結構，在語法分析中，輸出標記是語法樹，具有樹形結構。
令g=表示結點與標記變數y中元素一一對應的無向圖，
上面形式化在第二章已經通過例項解析介紹過。
如上面句子標註，因為現象應用中，對標記序列建模時，常有鏈式結構（具體鏈式結構前面有介紹）
與馬爾科夫隨機場定義聯合概率概率的方式類似，crf使用勢函式和圖結構上的團來定義條件概率p(y|x)給定觀察序列x，所謂團即單個標記變數{}以及相鄰標記變數
的條件概率定義，其中
在crf中，通過選用勢函式並引入特徵函式，條件概率定義如下：
如上引數在第二章有詳細講解。
特徵函式：
句子標註為例的轉移特徵函式
表示第i個觀察值為「愛」時，相對的標記分別是b，i，其狀態特徵函式如下：
表示觀察值x為單字「愛」時，它對應的標註很可能為i
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宣告：基於機器學習角度談談crf。
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