機器學習 條件隨機場CRF
原文:http://blog.csdn.net/u010487568/article/details/46485673
CRF由來
條件隨機場(CRF)這種用來解決序列標註問題的機器學習方法是由John Lafferty於2001年發表在國際機器學習大會ICML上的一篇經典文章所引入,對後人的研究起到了非常大的引領作用。特別是標註問題在很多自然科學領域有廣泛應用,在自然語言處理領域對於自動分詞、命名實體標註等問題都以這篇文章作為開山之作。
CRF的特性
1.判別式模型
CRF是一種概率無向圖判別式模型,解決了HMM(隱馬爾科夫)和MEMM(最大熵馬爾科夫)模型在序列標註中的標註偏差(bias)問題。
2. 實用性高
CRF使用一個單獨的指數模型來表示在給定觀測序列條件下整個序列的標籤的聯合概率,不同狀態下的不同特徵能夠相互進行平衡。同時,可以把CRF當做一個具有非規範化的轉移概率的有限狀態模型,使用MLE或者MAP進行學習之後可以得到一個定義良好的可能標註的概率分佈。同時,訓練的損失函式是凸函式,保證了全域性收斂性,是無約束凸優化問題,具有非常好的實用性
模型詳解
模型定義
隨機變數
定義:給定圖
在序列標註問題中,所有元素連線成為一條鏈式結構,因此定義中的圖結構在處理序列標註問題時預設為線性鏈式結構,也就是
根據上述假設,可以得出如下的線性鏈條件隨機場:
設
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