本文转自:http://www.cnblogs.com/syx-1987/p/4077325.html 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题, 由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最大…

转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.018 路径1-2-1-2:0.06 路径1-1-2-2:0.066 由此可得最优路径为1-1-1-1 而实际上,在上图中,状态1偏向于转移到状态2,而状态2总倾向于停留在状态2,这就是所谓的标注偏置问题,由于分支数不同,概率的分布不均衡,导致状态的转移存在不公平的情况. PS:标注偏置问题存在于最…

本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型.但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率.而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率.MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在 做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEM…

HMM,MEMM,CRF模型之间关系密切,需看: 参考文献: http://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/p/3874709.html http://baike.baidu.com/link?url=3BRZ5qo58-3MaGzPqI7zWhcqNY-0xfjUf79AMDLsv1gHK2JXp2lEZ53KuL56kmJVxlT0hTydmGHXnaAnFqoy1q…

声明:本文主要是基于网上的材料做了文字编辑,原创部分甚少.參考资料见最后. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model.HMM),最大熵马尔可夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM)以及条件随机场(Conditional Random Field,CRF)是序列标注中最经常使用也是最主要的三个模型.HMM首先出现.MEMM其次,CRF最后.三个算法主要思想例如以下: HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率. MEMM模型是对转移概率…

朴素贝叶斯(NB) , 最大熵(MaxEnt) (逻辑回归, LR), 因马尔科夫模型(HMM),  最大熵马尔科夫模型(MEMM), 条件随机场(CRF) 这几个模型之间有千丝万缕的联系,本文首先会证明 Logistic 与 MaxEnt 的等价性,接下来将从图模型的角度阐述几个模型之间的关系,首先用一张图总结一下几个模型的关系: Logistic(Softmax)  MaxEnt 等价性证明 Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价…

原文链接:http://bbs.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=260809&do=blog&id=573755 注:有少量修改!如有疑问,请访问原作者. 做高端的生物信息理论离不开各种modeling 于是乎漫长的digest之路开始... 一:最大熵模型 Maximum Entropy 现从一个简单例子看起(不要把鸡蛋放在一个篮子里): 比如华盛顿和维吉利亚都可以作人名和地名,而从语料中只知道p(人名)＝0.6,那么p(华盛顿＝人名)的…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f010109z3.html 首先,CRF,HMM(隐马模型),MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模,像词性标注,True casing.但隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设,导致其不能考虑上下文的特征,限制了特征的选择,而最大熵隐马模型则解决了这一问题,可以任意的选择特征,但由于其在每一节点都要进行归一化,所以只能找到局部的最优值,同时也带来了标记偏见的问题(label bias),即凡是训练…

CRF的全称是Conditional Random Fields,由CMU教授John Lafferty 提出,原文标题:Conditional R andom Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data. 不过自己在看文献的时候,有很多都看不懂,所以直接上网看别人总结好的资料,并选择其中需要的信息作为自己的笔记. 转自:http://1.guzili.sinaapp.com/?p=133 CRF模…

LR:Logistic 是 Softmax 的特殊形式,多以如果 Softmax 与 MaxEnt 是等价的,则 Logistic 与 MaxEnt 是等价的. HMM模型: 将标注看作马尔可夫链,一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模,其中每个标记对应一个概率函数.HMM是一种生成模型,定义了联合概率分布,其中 x 和 y 分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量.为了能够定义这种联合概率分布,生成模型需要枚举出所有可能的观察序列,这在实际运算过程中很困难,因为我们需要将观察序列的元素…