条件随机场crf:马尔可夫随机场模型[朗读]

马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(a.a.markov,1856-1922)得名,是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程.该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当期以前的历史状态)对于预测将来(即当期以后的未来状态)是无关的.马尔可夫模型介绍markovmodel马尔可夫模型是一种统计模型,广泛应用在语音识别,词性自动标注,音字转换,概率文法等各个自然语言处理得应用领域.经过长期发展,尤其是在语音识别中的成功应用,使它成为一种通用的统计工具.到目前为止,它一直被认为是实现快速精确的语音识别系统的最成功的方法.复杂的语音识别问题通过隐含马尔可夫模型能非常简单地被表述、解决,让人们不由由衷地感叹数学模型之妙。

第一步,modeling,设计一个大的概率分布,描述所有随机变量之间的关系.图模型的精髓是把一个大的,包含很多随机变量的复杂分布,写成若干个小的,相对简单的。

pgm=productgeneralmanager,即产品总经理,全权负责一个产品。

分类(categorizationorclassification)就是按照某种标准给对象贴标签(label),再根据标签来区分归类.分类是事先定义好类别,类别数不变.分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到,属于有指导学习范畴.最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法,(贝叶斯分类器)用到的知识就是概率的东西谢谢采纳。

最近一种新的分类方法“条件随机场”被用于中文分词和词性标注等词法分析工作,一般序列分类模型常常采用隐马模型(hmm),像基于类的中文分词.但隐马模型中存在两个假设:输出独立性假设和马尔可夫性假设.其中,输出独立性假设要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性,而事实上大多数序列数据不能被表示成一系列独立事件.而条件随机场则使用一种概率图模型,具有表达长距离依赖性和交叠性特征的能力,能够较好地解决标注(分类)偏置等问题的优点,而且所有特征可以进行全局归一化,能够求得全局的最优解。