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条件随机场(conditional random field,简称CRF),是一种鉴别式机率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列。 展开全文
条件随机场(conditional random field,简称CRF),是一种鉴别式机率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列。
信息
外文名
conditional random fields
提出时间
2001年
简    称
CRF
中文名
条件随机场
用    法
标注或分析序列材料
性    质
一种判别式概率模型
条件随机场历史
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出,结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点,是一种无向图模型,近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
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  • 条件随机场

    2021-04-27 08:04:29
    Current State-of-the-Art models in Named Entity Recognition (NER) are neural models with a Conditional Random Field (CRF) as the final network layer, and pre-trained "contextual embeddings"....

    Current State-of-the-Art models in Named Entity Recognition (NER) are neural models with a Conditional Random Field (CRF) as the final network layer, and pre-trained "contextual embeddings". The CRF layer is used to facilitate global coherence between labels, and the contextual embeddings provide a better representation of words in context. However, both of these improvements come at a high computational cost. In this work, we explore two simple techniques that substantially improve NER performance over a strong baseline with negligible cost. First, we use multiple pre-trained embeddings as word representations via concatenation. Second, we constrain the tagger, trained using a cross-entropy loss, during decoding to eliminate illegal transitions. While training a tagger on CoNLL 2003 we find a $786$\% speed-up over a contextual embeddings-based tagger without sacrificing strong performance. We also show that the concatenation technique works across multiple tasks and datasets. We analyze aspects of similarity and coverage between pre-trained embeddings and the dynamics of tag co-occurrence to explain why these techniques work. We provide an open source implementation of our tagger using these techniques in three popular deep learning frameworks --- TensorFlow, Pytorch, and DyNet.

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  • 条件随机场链式CRF

    2021-04-28 02:24:30
    机器学习算法代码,可以用于分词,图像识别,行为识别等原版本只可以在32位xp下运行,经本人修改,适用于各种版本matlab windowsclear alluseMex = 0; % Set this to 1 to use mex files to speed things up%% ...

    机器学习算法代码,可以用于分词,图像识别,行为识别等

    原版本只可以在32位xp下运行,经本人修改,适用于各种版本matlab windows

    clear all

    useMex = 0; % Set this to 1 to use mex files to speed things up

    %% Generate Synthetic Data

    % Notes:

    %   - X is categorical, each element X(i,j) contains the value of feature j for word i,

    %       a value of '0' means ignore the feature for this training example

    %   - y is cateogircal, each element y(i) contains the label for word i

    %       a value of '0' indicates the position between sentences

    [X,y] = crfChain_genSynthetic;

    nWords = size(X,1);

    nStates = max(y);

    nFeatures = max(X);

    %% Initialize parameters and data structures

    [w,v_start,v_end,v] = crfChain_initWeights(nFeatures,nStates,'randn');%初始化参数为正太分布,w状态-特征,v状态-状态

    featureStart = cumsum([1 nFeatu

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  • 条件随机场的概念 条件随机场的公式 条件随机场的使用 条件随机场与HMM的区别 条件随机场的Python实现

    条件随机场(Conditional random field,CRF)是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场常用于序列标注问题,比如命名实体识别等。从下面几个方面入手:

    一、 条件随机场的概念

    二、条件随机场的公式

    三、 条件随机场的求解

    四、 条件随机场与HMM的区别

    五、 条件随机场的Python实现

    一、 条件随机场的概念

    一个例子: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,假如我们有小明同学一天不同时间段的照片,从早上提裤子起床到晚上脱裤子睡觉的都用。现在的任务是对小明的这些图片进行打标分类;比如吃饭的照片打为吃饭,跑步时候拍的照片打为跑步类型,开会时候拍的照片打标为开会。那好,我们要怎么做呢?
    一个简单直观的办法就是,不管这些照片之间的时间顺序,想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签的照片作为训练数据,训练出一个模型,直接根据照片的特征来分类。例如,如果照片是早上6:00拍的,且画面是黑暗的,那就给它打上睡觉的标签;如果照片上有车,那就给它打上开车的标签。
    这样可行吗?
    乍一看可以!但实际上,由于我们忽略了这些照片之间的时间顺序这一重要信息,我们的分类器会有缺陷的。举个例子,假如有一张小明闭着嘴的照片,怎么分类?显然难以直接判断,需要参考闭嘴之前的照片,如果之前的照片显示小明在吃饭,那这个闭嘴的照片很可能是小明在咀嚼食物准备下咽,可以给它打上吃饭的标签;如果之前的照片显示小明在唱歌,那这个闭嘴的照片很可能是小明唱歌瞬间的抓拍,可以给它打上唱歌的标签。
    所以,为了让我们的分类器能够有更好的表现,在为一张照片分类时,我们必须将与它相邻的照片的标签信息考虑进来。这——就是**条件随机场(CRF)**大显身手的地方!

    概念 : 条件随机场的应用场景是给定输入的随机变量 X = { x 1 , x 2 , . . . x n } X=\left \{ x_1,x_2,...x_n \right \} X={x1,x2,...xn},预测随机变量 Y = { y 1 , y 2 , . . . y n } Y=\left \{ y_1,y_2,...y_n \right \} Y={y1,y2,...yn},当输出随机变量是离散值时,应用领域就是我们熟知的词性标注和语音识别,是不是和隐马尔科夫模型很相似?

    在理解条件随机场的定义之前需要理解两个重要的知识点:(1)邻近,(2)马尔科夫随机场
    (1)邻近
    要理解下面是
    在这里插入图片描述
    y 1 y_1 y1的邻近点为 y 2 , y 3 , y 4 , y 5 y_2, y_3, y_4, y_5 y2,y3,y4,y5 y 4 y_4 y4的邻近点为 y 1 , y 6 , y 7 y_1, y_6, y_7 y1,y6,y7 y 6 y_6 y6的邻近点为 y 4 y_4 y4,邻近点的含义就是无向边(没有方向,比如 y 1 y_1 y1 Y 2 Y_2 Y2的方向性)相连,存在相关的两个随机变量。
    (2)马尔科夫随机场
    请看另一篇文章《隐马尔可夫的前身马尔科夫随机场》
    条件随机场就是在给定随机变量组X的条件下,输出随机变量组Y,且假设输出Y构成的是一个马尔科夫随机场,那么我们就可以用马尔科夫随机场的马尔科夫性质去推导条件概率分布。

    二、 条件随机场的公式
    一般的, 假设X和Y有相同的结构下,我们用到的条件随机场一般是指线性链条件随机场,而且在现实中,我们都是用线性条件随机场处理问题的,比如词性标注等。
    在这里插入图片描述
    线性链条件随机场
    在这里插入图片描述
    其满足马尔可夫性质(一个随机过程在给定现在状态和所有过去状态的情况下,其未来的状态的条件概率分布只和当前状态有关;在给定现在状态时,它与过去状态(即该过程的历史路径)是条件独立的,那么此随机过程即具有马尔可夫性质),公式如下:
    在这里插入图片描述
    我们需要将条件随机场转化为机器学习模型,那么就得给出它的算法公式,我们从一个例子出发,词性标注:
    词性标注,顾名思义就是在给定一个句子(包含一些列单词和符号)情况下,标记其词性如形容词、名词、副词、动词、介词、冠词、代词等
    举个例子:“我爱我家”;“我(代词)爱(动词)我家(名词)”,满足线性条件随机场的情况
    所以我们使用线性条件随机场来标记句子词性,和其他的分类器一样,我们需要定义一组特征函数 f i f_i fi
    我们人工在给句子进行标记时,是根据我们自己的先验知识标记的,所以条件随机场的一组特征函数也类似先验概率,那么每个特征函数的输入如下:

    (1)句子s
    (2)表示第几个单词的位置 i
    (3)当前单词的状态 l i l_i li
    (4)前一个单词的状态 l i − 1 l_{i-1} li1

    得到特征函数为 f j = f j ( s , i , l i , l i − 1 ) f_j=f_{j}(s, i, l_i, l_{i-1}) fj=fj(s,i,li,li1),我们的特征函数只能取0或者1,即满足特征条件或者不满足特征条件。同时,我们可以为每个特征函数赋予一个权值,用以表达我们对这个特征函数的信任度。
    我们通过把句子中所有的单词的特征加权求和,得到句子的标签 ( l ) (l) (l)分数:
    在这里插入图片描述
    上式,第一个积分求和表示的是每个单词的所有特征函数求和,有m个特征函数,第二个表示每个单词的求和,有n个单词。
    一个句子中有多种词性,所有本质上来说是多分类问题,我们把每个标签的序列分数转化为概率进行分类,其方法就是对分数求指数后再进行归一化转化为概率,范围0~1,有:
    在这里插入图片描述
    给定句子s,其词性标注 l l l的分数越大,则相应得到的条件概率也就越大,选择条件概率最大的词性标注 l l l作为句子的词性标注序列。那如何根据根据自己的先验知识去设置词性的特征函数呢?下面是有个特征函数的举例过程:
    (1)当 l i l_i li为副词且第 i i i个单词以“-ly”为结尾时,我们就让 f 1 = 1 f_1=1 f1=1,反之为0;如果该特征函数的权重 λ i \lambda_i λi为正数且数值越大时,我们认为单词以“-ly”结尾时是副词的可能性越大
    在这里插入图片描述
    (2)当第一个单词为动词且这个句子以句号为结尾,我们让 f 2 = 1 f_2=1 f2=1,反之为0,如果该特征函数的权重 λ i \lambda_i λi为正数且数值越大时,我们认为句子以句号结尾时,第一个单词为动词的可能性越大。
    在这里插入图片描述
    (3)当 l i − 1 l_{i-1} li1为形容词且 l i l_i li为名词时,我们让 f 3 = 1 f_3=1 f3=1,反之为0,如果该特征函数的权重 λ i \lambda_i λi为正数且数值越大时,我们认为形容词后面时名词的可能性越大
    在这里插入图片描述
    (4)当 l i − 1 l_{i-1} li1为介词且 l i l_i li为介词时,我们让 f 4 = 1 f_4=1 f4=1,反之为0,如果该特征函数的权重 λ i \lambda_i λi为负数且绝对值越大时,我们认为介词后面是介词的可能性越低
    在这里插入图片描述
    上述的特征函数符合我们对语句的先验常识,若特征函数和权重的乘积能够增大 s c o r e ( l ∣ s ) score(l|s) score(ls),那么该特征函数的词性标注序列也可能实现,反之可能性越低
    小结:为了构建条件随机场,我们需要定义一组特征函数,分配给他们相应的权重,并对他们的乘积求和,然后转化为概率的形式,最终确定句子的词性标注序列:
    在这里插入图片描述
    三、条件随机场的公式求解
    给定句子s,标注序列l的条件概率为:
    在这里插入图片描述
    假设我们有大量训练数据(每个训练数据包含语句和相应的词性标注),随机初始化条件随机场模型的权重参数,我们通过训练数据逐渐优化权重参数,使权重参数往最优方向移动,这一算法实现是我们常用的梯度下降算法:
    (1)取条件概率的对数:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (2)令 l o g p ( l ∣ s ) logp(l|s) logp(ls)对每一个特征函数求偏导:
    在这里插入图片描述
    注意到等式第一项是训练数据真实标注下特征函数对梯度的贡献,等式第二项是当前模型下特征函数对梯度贡献值的期望,对数条件概率的梯度是真实标注下特征函数与当前标注下特征函数期望的差值(上面式子再取负值)。现在你应该知道该梯度的含义了吧,即梯度下降是当前标注下特征函数值增加最快的方向。
    (3)梯度上升的方向迭代权重参数 λ i \lambda_i λi:
    在这里插入图片描述
    其中 α \alpha α为学习率,决定梯度下降的步伐大小
    (4)当对数条件概率 l o g p ( l ∣ s ) logp(l|s) logp(ls)不再下降时或下降的值小于给定的阈值时,迭代结束;反之重复之前的步骤。

    参考资料:
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/104562658
    http://www.360doc.com/content/20/0101/18/99071_883540848.shtml
    https://www.cnblogs.com/pinard/p/7048333.html

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  • 一,条件随机场介绍 1.1啥是词性标注问题? 1.2机器学习中的生产模型与判别模型 二,基于自然语言处理理解 1 条件随机场(Condition Random Fields),简称CRFs 2 条件随机场的形式化表示 3 深度理解条件随机...

    目录

    一,条件随机场介绍

            1.1啥是词性标注问题?

    1.2 机器学习中的生产模型与判别模型

     二,基于自然语言处理理解

    1 条件随机场(Condition Random Fields),简称CRFs

    2 条件随机场的形式化表示

    3 深度理解条件随机场

    4 公式化表示条件随机场 

    5 本节总结

     三,基于机器学习理解 条件随机场(可以看作给定观察值的马尔科随机场)

    2 链式条件随机场

    3 参考文献

    4 自然语言相关系列文章


    一,条件随机场介绍


            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。
    原文在这里[http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/](英文的)

            假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片,从小明提裤子起床到脱裤子睡觉各个时间段都有(小明是照片控!)。现在的任务是对这些照片进行分类。比如有的照片是吃饭,那就给它打上吃饭的标签;有的照片是跑步时拍的,那就打上跑步的标签;有的照片是开会时拍的,那就打上开会的标签。问题来了,你准备怎么干?
    一个简单直观的办法就是,不管这些照片之间的时间顺序,想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签的照片作为训练数据,训练出一个模型,直接根据照片的特征来分类。例如,如果照片是早上6:00拍的,且画面是黑暗的,那就给它打上睡觉的标签;如果照片上有车,那就给它打上开车的标签。
    这样可行吗?
    乍一看可以!但实际上,由于我们忽略了这些照片之间的时间顺序这一重要信息,我们的分类器会有缺陷的。举个例子,假如有一张小明闭着嘴的照片,怎么分类?显然难以直接判断,需要参考闭嘴之前的照片,如果之前的照片显示小明在吃饭,那这个闭嘴的照片很可能是小明在咀嚼食物准备下咽,可以给它打上吃饭的标签;如果之前的照片显示小明在唱歌,那这个闭嘴的照片很可能是小明唱歌瞬间的抓拍,可以给它打上唱歌的标签。
    所以,为了让我们的分类器能够有更好的表现,在为一张照片分类时,我们必须将与它相邻的照片的标签信息考虑进来。这——就是条件随机场(CRF)大显身手的地方!

            1.1啥是词性标注问题?



    非常简单的,就是给一个句子中的每个单词注明词性。比如这句话:“Bob drank coffee at Starbucks”,注明每个单词的词性后是这样的:“Bob (名词) drank(动词) coffee(名词) at(介词) Starbucks(名词)”。
    下面,就用条件随机场来解决这个问题。
    以上面的话为例,有5个单词,我们将:(名词,动词,名词,介词,名词)作为一个标注序列,称为l,可选的标注序列有很多种,比如l还可以是这样:(名词,动词,动词,介词,名词),我们要在这么多的可选标注序列中,挑选出一个最靠谱的作为我们对这句话的标注。
    怎么判断一个标注序列靠谱不靠谱呢?
    就我们上面展示的两个标注序列来说,第二个显然不如第一个靠谱,因为它把第二、第三个单词都标注成了动词,动词后面接动词,这在一个句子中通常是说不通的。
    假如我们给每一个标注序列打分,打分越高代表这个标注序列越靠谱,我们至少可以说,凡是标注中出现了动词后面还是动词的标注序列,要给它负分!!
    上面所说的动词后面还是动词就是一个特征函数,我们可以定义一个特征函数集合,用这个特征函数集合来为一个标注序列打分,并据此选出最靠谱的标注序列。也就是说,每一个特征函数都可以用来为一个标注序列评分,把集合中所有特征函数对同一个标注序列的评分综合起来,就是这个标注序列最终的评分值

            1.2 机器学习中的生产模型与判别模型


    有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法:

    1)生产式模型:直接对联合分布进行建模,如:混合高斯模型、隐马尔科夫模型、马尔科夫随机场等

    2)判别式模型:对条件分布进行建模,如:条件随机场、支持向量机、逻辑回归等。

    生成模型优缺点介绍:
    优点:

    1)生成给出的是联合分布,不仅能够由联合分布计算条件分布(反之则不行),还可以给出其他信息。如果一个输入样本的边缘分布很小的话,那么可以认为学习出的这个模型可能不太适合对这个样本进行分类,分类效果可能会不好

    2)生成模型收敛速度比较快,即当样本数量较多时,生成模型能更快地收敛于真实模型。
    3)生成模型能够应付存在隐变量的情况,比如混合高斯模型就是含有隐变量的生成方法。
    缺点:
    1)天下没有免费午餐,联合分布是能提供更多的信息,但也需要更多的样本和更多计算,尤其是为了更准确估计类别条件分布,需要增加样本的数目,而且类别条件概率的许多信息是我们做分类用不到,因而如果我们只需要做分类任务,就浪费了计算资源。
    2)另外,实践中多数情况下判别模型效果更好。
    判别模型优缺点介绍:
    优点:
    1)与生成模型缺点对应,首先是节省计算资源,另外,需要的样本数量也少于生成模型。
    2)准确率往往较生成模型高。
    3)由于直接学习,而不需要求解类别条件概率,所以允许我们对输入进行抽象(比如降维、构造等),从而能够简化学习问题。
    缺点:
    1)是没有生成模型的上述优点。

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    二,基于自然语言处理理解

    1 条件随机场(Condition Random Fields),简称CRFs


    条件随机场概念:条件随机场就是对给定的输出标识序列Y和观察序列X,条件随机场通过定义条件概率P(X|Y),而不是联合概率分布P(X,Y)来描述模型。

    概念解析:

    标注一篇文章中的句子,即语句标注,使用标注方法BIO标注,B代表句子的开始,I代表句子中间,O代表句子结束。则观察序列X就是一个语料库(此处假设一篇文章,x代表文章中的每一句,X是x的集合),标识序列Y是BIO,即对应X序列的识别,从而可以根据条件概率P(标注|句子),推测出正确的句子标注,显然,这里针对的是序列状态,即CRF是用来标注或划分序列结构数据的概率化结构模型,其在自然语言处理和图像处理领域得到广泛的应用,CRF可以看作无向图模型或者马尔科夫随机场。

    2 条件随机场的形式化表示


     设G=(V,E)为一个无向图,V为结点的集合,E为无向边的集合,即V中的每个结点对应一个随机变量Yv,其取值范围为可能的标记集合{Y}.如果观察序列X为条件,每一个随机变量 都满足以下马尔科夫特性:,其中,w – v表示两个结点在图G中是邻近结点,那么,(X,Y)为条件随机变量。

    以语句识别的案例理解条件随机场的形式化表示。

    G=(V,E表示识别语句:【我爱中国】的标注是一个无向图,X我观察序列,Y为标注序列,V是每个标注状态的结点,E的无向边,边上的权值为概率值。表示每个X的Y的标注,如:X1:我,y1:O,y2:I,y3:B;取值范围,而中w—v表示我与爱是相邻的结点,这样的(X,Y)为一个条件随机场,真正的标注再采用Viterbi算法,如:

    寻求最大概率即,记录下我的标注路径,同理可知:

     

    如上便是对条件随机场与Viterbi算法的综合运用,其中Viterbi标注问题本质是隐马尔科夫模型三大问题之解码问题算法模型,具体参考(揭秘马尔科夫模型系列文章)

    3 深度理解条件随机场


    理论上标记序列描述一定条件的独立性,G图结构任意的,对序列进行建模可形成最简单,最普通的链式结构图,结点对应标记序列X中元素,CRF链式图如下:

     

    如上图两种表示是一致的,其中图链式句子标注是图链式2的实例化,读者可能问为什么上面图是这种而不是广义的图,这是因为观察序列X的元素之间并不存在图结构,没有做独立性假设,这点也非常容易理解,诸如图中,我爱中国,其中b表示反射概率而t是转移概率,线上的数值表示权值即概率值。如图3,我的发射概率0.7,我到爱的转移概率0.5,通俗讲,我和爱两个字是有关联的,并非独立的。

    4 公式化表示条件随机场


    在给定的观察序列X时,某个待定标记序列Y的概率可以定义为

    其中是转移概率,是状态函数,表示观察序列X其中i的位置的标记概率,分别是t和s的权重,需要从训练样本中估计出来。

    实例解析

    我爱中国,其中x2是爱字,表示在观察状态2中,我到爱的转移概率,其中j∈{B,I,O},可知的生成概率或者发射概率的特征函数.观察序列{0,1}二值特征b(x,i)来表示训练样本中某些分布特征,其中采用{0,1}二值特征即符合条件标为1,反之为0;

    为了便于描述,可以将状态函数书写以下形式:

     
    特征函数:

     

    其中每个局部特征表示状态特征,或者专业函数,由此条件随机场的定义条件概率如下:

    其中分母为归一化因子:

     

    5 本节总结


    条件随机场模型也需要解决三个基本问题:特征的选择,参数训练和解码。其中参数训练过程在训练数据集上基于对数似然函数最大化进行。

    CRF优点:相对于HMM,CRF主要优点是它的条件随机性,只需要考虑当前出现的观察状态的特性,没有独立性严格要求,CRF具有MEMM一切优点。

    CRF与MEMM区别:

    MEMM:使用每一个状态的指数模型来计算给定前一个状态下当前状态的条件概率。

    CRF:用单个指数模型计算给定观察序列与整个标记序列联合概率。

    《统计自然语言处理》P128页有关于随机场模型的实现工具。

    摘自【NLP】基于自然语言处理角度谈谈CRF(二) - 伏草惟存 - 博客园 (cnblogs.com)

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    三,基于机器学习理解 条件随机场(可以看作给定观察值的马尔科随机场)


    CRF是一种判别式无向图模型

    CRF试图对多个变量在给定观测值后的条件概率进行建模,具体来说,若令为观察序列,为与之对应的标记序列,则CRF的目标是构建条件概率模型P(Y|X)。

    注意:标记变量y是结构型变量,如在自然语言处理的句子标注任务中,观测数据为句子,标记为相应的词性序列,具有线性序列结构,在语法分析中,输出标记是语法树,具有树形结构。


    令G=<V,E>表示结点与标记变量y中元素一一对应的无向图,表示与结点v对应标记变量,n(v)表示结点v的领结点,若图G的每一个变量 都满足马尔科夫性,即

     ,则(y,x)构成一个CRF。

    上面形式化在第二章已经通过实例解析介绍过。

    2 链式条件随机场


    如上面句子标注,因为现象应用中,对标记序列建模时,常有链式结构(具体链式结构前面有介绍

    与马尔科夫随机场定义联合概率概率的方式类似,CRF使用势函数和图结构上的团来定义条件概率P(y|x)给定观察序列X,所谓团即单个标记变量{}以及相邻标记变量选择合适的势函数,即形如:

    的条件概率定义,其中与Q对应的势函数,为规范因子,实际中,往往Z不需要获得精确值。

    在CRF中,通过选用势函数并引入特征函数,条件概率定义如下:

    如上参数在第二章有详细讲解。

    特征函数

    句子标注为例的转移特征函数

    表示第i个观察值为“爱”时,相对的标记分别是B,I,其状态特征函数如下:

     

    表示观察值x为单字“爱”时,它对应的标注很可能为I

    3 参考文献


    【1】 数学之美 吴军 著

    【2】 机器学习  周志华 著

    【3】 统计自然语言处理 宗成庆 著(第二版)

    【4】 统计学习方法(191---208) 李航

    【5】 知乎 网络资源

    4 自然语言相关系列文章


    【自然语言处理】:【NLP】揭秘马尔可夫模型神秘面纱系列文章

    【自然语言处理】:【NLP】大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少

    【自然语言处理】:【NLP】蓦然回首:谈谈学习模型的评估系列文章

    【自然语言处理】:【NLP】快速了解什么是自然语言处理

    【自然语言处理】:【NLP】自然语言处理在现实生活中运用

    摘自【NLP】基于机器学习角度谈谈CRF(三) - 伏草惟存 - 博客园 (cnblogs.com)

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  • 设每个最大团的概率为 ,那么无向图的联合概率为: 是规范化因子(normalization factor) CRF是给定了随机变量X的条件下,随机变量Y的马尔科夫随机场,因此也叫做条件随机场,本文主要讨论的是线性链条件随机场。...
  • 条件随机场(Conditional Random Fields,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。其准确的数学语言描述为:设 X 与 Y 是随机变量,P(Y|X) 是给定 X...
  • 二、条件随机场 条件随机场的概率密度函数 CRF中条件代表这是一个判别式模型,随机场表示其是一个无向图模型。CRF的概率图如下: 对于无向图的因子分解,可以参考以前的文章中的讲解:概率图模型-表示|机器学习推导...
  • 条件随机场(CRF)模型可以用如下式子来描述: 其中:w表示权重向量 表示特征向量 现在我们重点来关注如何求解条件概率P(y|x)辅助理解 从标注问题的角度来理解条件概率P(y|x)的含义。x表示给定的待标注序列,y表示...
  • 6. 条件随机场与序列标注 本章介绍一种新的序列标注模型条件随机场。这种模型与感知机同属结构化学习大家族,但性能比感知机还要强大。为了厘清该模型的来龙去脉,我们先对机器学习模型做番柿理。然后结合代码介绍...
  • 完全连接的CRF在双线性插值后应用于网络输出上。 CRF是一个后阶段的处理过程,它使DeepLabv1和DeepLabv2变为不是...要用的话,推荐用全连接条件随机场(DenseCRF)。 【总结】图像语义分割之FCN和CRF ...
  • 一、条件随机场是什么? 什么是条件随机场?我们先从它的命名开始说起,为什么是条件随机场这么奇怪的名字,为什么不叫飞机场、火葬场?通常数学上的命名是简单而直白的,大家听我一一解释。 条件 “条件”指的是:...
  • 条件随机场CRF(一)

    2021-01-02 14:00:00
    1.分类问题的软输出可以分为概率判别模型和概率生成模型2.概率判别模型对条件概率p(y|x)建模,概率生成模型对联合概率p(x,y)建模3.像逻辑回归这种概率判别模型被称为最大熵模型,也...
  • 条件随机场在命名实体识别任务中的应用0 引言1 条件随机场用于标注问题1.1 当前的方法在标注问题中有什么缺陷1.2 如何改进或者缓解这种缺陷2 以命名实体识别为例3 CRF解决NER问题的主要过程4 CRF中的特征函数4.1 ...
  • 条件随机场是给定随机变量 XXX 条件下、随机变量 YYY 的马尔可夫随机场,也即随机变量 YYY 构成一个由无向图 G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E) 表示的马尔可夫随机场。 即满足 P(Yv∣X,Yw,w≠v)=P(Yv∣X,Yw,w∼v)P(Y_v|X,Y_w, ...
  • 条件随机场(CRF) 简介

    2021-02-04 06:12:55
    CRF上面是马尔科夫随机场(马尔科夫网络),而条件随机场是在给定的随机变量X(具体,对应观测序列 O )条件下,随机变量 Y(具体,对应隐状态序列 I 的马尔科夫随机场。 具体建模公式如下: 对于CRF,可以为他定义...
  • 条件随机场经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别\color{red}词性标注,分词,命名实体识别词性标注,分词,命名实体识别等领域。(yes我会标红了) 1 NER任务介绍 更多介绍看这里 对以下NER任务...
  • 软分类:给每一个待分类样本都计算其属于各个类别的概率,比如朴素贝叶斯就是计算一个条件概率 硬分类举例 SVM 支持向量机 PLA 感知机 LDA 线性判别分析 软分类举例 概率判别模型 比如逻辑回归分类,计算条件概率P...
  • 一、序列标注模型 1.机器学习的模型谱系 机器学习要解决的根本问题就是给定随机变量... 根据多维随机变量的建模究竟是联合概率分布还是条件概率分布,派生出生成式模型与判别式模型。 2.生成式模型与判别式模...
  • 条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的...
  • 条件随机场(conditional random field,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(CRF)原理小结(1)1. CRF学习方法简要概括2. 相关概念2.1 概率图模型2.1.1 有向概率图模型(贝叶斯网)2.1.2 无向概率图模型(马尔科夫网)2.1.3 有向图、无向图模型比较2.2 生成式模型 vs 判别式模型...
  • 文章目录可以用于标注问题参考 ...标注常用的机器学习方法有:隐性马尔可夫模型、条件随机场。 自然语言处理中的词性标注(part of speech tagging)就是一个典型的标注问题:给定一个由单词组成的句子,对这
  • 条件随机场(CRF)的理解 原文链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/139485548 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...
  • 机器学习-条件随机场

    2021-03-28 20:43:38
    条件随机场 马尔可夫过程 定义 假设一个随机过程中,tnt_ntn​ 时刻的状态xnx_nxn​的条件发布,只与其前一状态xn−1x_{n-1}xn−1​ 相关,即: P(xn∣x1,x2,...,xn−1)=P(xn∣xn−1) P(x_n|x_1,x_2,...,x_{n-1}) =...
  • 本文分为两大部分,第一部分仔细介绍条件场的提出及基础;第二部分介绍CRF如何应用在NER领域。 1 概率无向图模型 1.1 概率图模型 通过图表示概率分布。无向图G=(V,E)G=(V,E)G=(V,E),节点是随机变量,边表示随机变量...
  • 文章目录一、预备知识二、条件随机场1.参数化2.CRF参数化 一、预备知识 用一个无向图来表示一个联合概率分布—概率无向图模型 定义:设有联合概率分布P(Y),由无向图 G=(V,E) 表示,节点表示随机变量,边表示随机...

空空如也

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