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CRF条件随机场

CRF条件随机场

作者: 柴柴总 | 来源:发表于2020-08-13 17:41 被阅读0次

CRF和HMM,朴素贝叶斯一样都是概率图模型,概率图模型构建了这样的图,用观测结点表示观测到的数据,隐含结点表示潜在的知识,边描述知识与数据间的相互关系,最后基于这样的图得到概率分布


CRF公式
HMM VS CRF

相同点: HMM和CRF都是概率图模型,都可应用于序列标注问题
不同点:HMM是生成式模型,CRF是判别式模型
CRF比起HMM的优势:HMM存在标注偏置问题,CRF通过引入归一化因子Z,在全局范围内进行归一化,解决了HMM局部归一化带来的标注偏置问题(详细解释请看参考2,3)

CRF缺点

需要自行定义大量特征函数
参考资料

  1. https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066
  2. 百面机器学习
  3. https://www.jianshu.com/p/45c5be21daa6

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