无向图 举例:“Bob drank coffee at Starbucks” 标记方式1:(名词,动词,名词,介词,名词) 称为l 标记方式2:(名词,动词,动词,介词,名词) 挑选出一个最靠谱的: 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,如,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. 每一个特征函数都可以用来为一个标注序列评分…

前戏:一起走进条件随机场 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度…

条件随机场知识扩展延伸 作者:白宁超 2016年8月3日19:47:55 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语言角度的…

转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618218.html 参考书本: <2012.李航.统计学习方法.pdf> 书上首先介绍概率无向图模型,然后叙述条件随机场的定义和各种表示方法,那这里也按照这个顺序来. 概率无向图模型(马尔可夫随机场) 其实这个又叫做马尔可夫随机场(MRF),而这里需要讲解的条件随机场就和其有脱不开的关系. 模型定义 首先是无向图.那什么是无向图呢? 其实无向图就是指没有方向的图....我没有开玩笑,无…

转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618222.html 首先我们先弄懂什么是"条件随机场",然后再探索其详细内容. 于是,先介绍几个名词. 马尔可夫链 比如:一个人想从A出发到达目的地F,然后中间必须依次路过B,C, D, E,于是就有这样一个状态: 若想到达B,则必须经过A: 若想到达C,则必须经过A, B: 以此类推,最终 若想到达F,则必须经过A,B,C,D,E. 如果把上面的状态写成一个序列的话,那就是:…

19:44:23 1 http://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Software/CRF/crf.html matlab程序包: 该条件随机场程序(CRF)是针对语句进行标注,matlab实现,部分程序由C语言实现并在matlab上进行编译.该程序包中实现了线性链结构的条件随机场(chain structured CRF),包括解码采用维特比(Viterbi)算法,推理采用前向-后向算法,采样采用前向过滤-后向采样算法,参数估计采用拟牛顿方法. 2 http://www.cs.…

CRF(Conditional Random Field) 条件随机场是近几年自然语言处理领域常用的算法之一,常用于句法分析.命名实体识别.词性标注等.在我看来,CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM),两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型,只不过HMM使用隐含变量生成可观测状态,其生成概率由标注集统计得到,是一个生成模型:而CRF反过来通过可观测状态判别隐含变量,其概率亦通过标注集统计得来,是一个判别模型.由于两者模型主干相同,其能够应用的领域往往是重叠的,但在命名实体.句法分…

http://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/48790317 Crf模型 1.   定义 一阶(只考虑y前面的一个)线性条件随机场: 相比于最大熵模型的输入x和输出y,crf模型的输入输出都是序列化以后的矢量,是对最大熵模型的序列扩展. 相比于最大熵模型的另外一个不同是,crf多出了一个维度j(j表示序列x的位置),即任意一个输出yi,都跟所有的输入x有关. 经过变换,crf概率模型可以转化为: 先求一个位置x的所有特征,再求所有位置x 先求一个维度…

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估观察序列概率(TODO) 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码(TODO) 条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称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.本系列主要关注于CRF的特殊形式:线性链(Linear chain) CRF.本文关注与CRF的模型基础. 1.什么样的问题需要CRF模型 和HMM类…

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P…

简介 假设你有冠西哥一天生活中的照片(这些照片是按时间排好序的),然后你很无聊的想给每张照片打标签(Tag),比如这张是冠西哥在吃饭,那张是冠西哥在睡觉,那么你该怎么做呢? 一种方法是不管这些照片的序列性(照片本来是按照时间排序的),然后给每张图片弄一个分类器.例如,给了你冠西哥一个月的生活照作为训练样本(打了Tag的),你可能就会学习到:早上6点黑乎乎的照片可能就是冠西哥在睡觉:有很多亮色的照片可能就是冠西哥在跳舞:有很多车的照片可能就是冠西哥在飙车. 很明显,照片的序列性包含有很多信息,忽视…

1 概率无向图模型1.1 模型定义1.2 因子分解2 条件随机场的定义2.2 条件随机场的参数化形式2.3 条件随机场的简化形式2.4 条件随机场的矩阵形式 3 条件随机场的概率计算问题 3.1 前向-后向算法3.2 概率计算3.3 期望值的计算4 条件随机场的学习算法4.1 改进的迭代尺度法IIS4.2 拟牛顿法5 条件随机场的预测算法 条件随机场conditional random field,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.特点是假设输出随机变量构成马尔可夫…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52529287 贝叶斯网与马尔可夫网 [PGM:无向图模型:马尔可夫网]中例3.8和例4.8显示,贝叶斯网和马尔可夫网这两种表示独立性的语言没有可比性:每种表示都能表示另一种不能表示的独立性约束. 这里更深入讨论两种表示间的联系. 从贝叶斯网到到马尔可夫网 d-分离的可靠性... 从马尔可夫网到贝叶斯网 无论从概念还是计算,这个方向的转换要困难的多.事实上,作为某个马尔可夫网的最小I-map的贝叶斯网…

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$…

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在条件随机场CRF(一)中我们总结了CRF的模型,主要是linear-CRF的模型原理.本文就继续讨论linear-CRF需要解决的三个问题:评估,学习和解码.这三个问题和HMM是非常类似的,本文关注于第一个问题:评估.第二个和第三个问题会在下一篇总结. 1. linear-CRF的三个基本问题 在隐马尔科夫模型HMM中,我们讲到了HMM的三个…

0. 引言 0x1:为什么会有条件随机场?它解决了什么问题? 在开始学习CRF条件随机场之前,我们需要先了解一下这个算法的来龙去脉,它是在什么情况下被提出的,是从哪个算法演进而来的,它又解决了哪些问题,它有哪些优缺点. 实际上我们可以不太严谨地这么说,HMM -> HEMM -> CRF,它们之间是逐渐演进的结果. 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(Cond…

BILSTM+CRF中的条件随机场 tensorflow中crf关键的两个函数是训练函数tf.contrib.crf.crf_log_likelihood和解码函数tf.contrib.crf.viterbi_decode crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) Computes the log-likelihood of tag sequences in a CRF. A…

CRF(条件随机场) 基本概念 场是什么 场就是一个联合概率分布.比如有3个变量,y1,y2,y3, 取值范围是{0,1}.联合概率分布就是{P(y2=0|y1=0,y3=0), P(y3=0|y1=0,y2=0), P(y2=0|y1=1,y3=0), P(y3=0|y1=1,y2=0), ...} 下图就是一个场的简单示意图. 也就是变量间取值的概率分布. 马尔科夫随机场 如果场中的变量只受相邻变量的影响,而与其他变量无关.则这样的场叫做马尔科夫随机场. 如下图,绿色点变量的取值只受周围相邻…

从宏观上讲,条件随机场就是给出一个序列 X = (x1, x2 ... xn) 得到 另一个序列 Y = (y1 , y2 ... yn). 这两个序列有着一些独特的特性,满足马尔可夫随机场,我理解的满足马尔可夫随机就是 当前的状态 yi 只与 与它相连的状态(即yi-1, yi+1 )和 对应的xi相关,也即符合下图 对于一个输入序列X,可以得到很多的输出序列Y,其中的一条输出序列Y可以这样求 1.先求这个序列第i个位置的输出标签y $f_{k}(y,x)$表示特征函数,特征函数包括两种,分别…

主要翻译自http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/,原作者是MIT的大神,加入了一些我自己的理解. 问题由来 给你某人一天内一系列生活照片,让你为每一张照片添加label(比如唱歌,跳舞,吃饭...),你要怎么做. 一种方式是忽略照片的顺序性,训练出一个classifier.比如你可以拿一个月的快照作为训练样本,然后训练出一个模型.这样来一个新图片,背景很暗,拍摄于早上,模型可能会将其判断…

CRF - 条件随机场 工具包(python/c++) 项目案例 ConvCRF+FullCRF https://github.com/MarvinTeichmann/ConvCRF 需要的包Optional Packages: pyinn, pydensecrf pip install git+https://github.com/szagoruyko/pyinn.git@master pytorch-crf 工具 Python 3.6 PyTorch 1.0.0 pip install py…

条件随机场Conditional Random Field-CRF入门级理解   有向图与无向图模型 CRF模型是一个无向概率图模型,更宽泛地说,它是一个概率图模型.现实世界的一些问题可以用概率图模型表示.这里可以用一个简单的例子说明:建立一个简单的图模型来分析一部电影是否会获得高票房.这个例子主要用于介绍概率图模型,其中的观点内容纯属编造.经过“认真”分析,发现一部电影的票房和以下因素有很大的关系: 剧本是否精彩,内容是否充实: 演员阵容是否强大,是否有可以吸引票房的明星: 演员表演是否精彩到…

原文链接:https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1 如何轻松愉快地理解条件随机场(CRF)?   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,可能写文章的人都是大牛,不屑于举例子吧.于是乎,我翻译了这篇文章.希望对其他伙伴有所帮助.原文在这里[http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/] 想直接看英文的朋…

LSTM 原理 CRF 原理 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.假设输出随机变量构成马尔科夫随机场(概率无向图模型)在标注问题应用中,简化成线性链条件随机场,对数线性判别模型,学习方法通常是最大似然估计或正则化的最大似然估计. 概率无向图模型: 无向图表示的联合概率分布. 1. 定义: 成对马尔科夫性,局部马尔科夫性,全局马尔科夫性, 上述三个性质定义等价,主要阐述,三个集合,A, B, C,其中集合A和B表示在无向图G中被结点集合C分开的任意结点集合 给定随机变量…

这篇文章主要讲解CRF++实现预测的过程,预测的算法以及代码实现相对来说比较简单,所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易. 预测 上一篇条件随机场训练的源码详解中,有一个地方并没有介绍. 就是训练结束后,会把待优化权重alpha等变量保存到文件中,也就是输出到指定的模型文件.在执行预测的时候会从模型文件读出相关的变量,这个过程其实就是数据序列化与反序列化,该过程跟条件随机场算法关系不大,因此为了突出重点源码解析里就没有介绍这部分,有兴趣的朋友可以自己研究一下. CRF++预测…

上篇的CRF++源码阅读中, 我们看到CRF++如何处理样本以及如何构造特征.本篇文章将继续探讨CRF++的源码,并且本篇文章将是整个系列的重点,会介绍条件随机场中如何构造无向图.前向后向算法.如何计算条件概率.如何计算特征函数的期望以及如何求似然函数的梯度.本篇将结合条件随机场公式推导和CRF++源码实现来讲解以上问题. 开启多线程 我们接着上一篇encoder.cpp文件中的learn函数继续看,该函数的下半部分将会调用具体的学习算法做训练.目前CRF++支持两种训练算法,一种是拟牛顿算法中…

我在学习条件随机场的时候经常有这样的疑问,crf预测当前节点label如何利用其他节点的信息.crf的训练样本与其他的分类器有什么不同.crf的公式中特征函数是什么以及这些特征函数是如何表示的.在这一章中,我将在CRF++源码中寻找答案. 输入过程 CRF++训练的入口在crf_learn.cpp文件的main函数中,在该函数中调用了encoder.cpp的crfpp_learn(int argc, char **argv)函数.在CRF++中,训练被称为encoder,显然预测就称为decod…

介绍 最近在用条件随机场做切分标注相关的工作,系统学习了下条件随机场模型.能够理解推导过程,但还是比较抽象.因此想研究下模型实现的具体过程,比如:1) 状态特征和转移特征具体是什么以及如何构造 2)前向后向算法具体怎么实现 等等.那么,想要深入了解一个算法比较好的方式就是阅读现有的开源项目.阅读好的开源项目不但可以深入理解原理,还可以学习一些工程实践的经验.我阅读条件随机场的开源项目是CRF++.我在阅读CRF++源码的时候走过一些弯路也积累了一些经验,想把这个过程和经验总结下来,希望能够对正在…

对于条件随机场的学习,我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习.首先浏览HMM模型:https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一.定义 条件随机场(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的分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场.本文所指线性链条件随机场. 隐马尔科夫模型(HMM):描述由隐藏的马尔科夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型. 当然,作为初学者,从概念上直观感受不到两者的区别与联系,甚至…

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/15/conditional-random-field-crf-theory-and-implementation/ 条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量条件下,求另一组输出随机变量的条件概率分布的模型:其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场(后面解释),条件随机场可以用于不同的预测问题,对自然语言处理过程主要是线性(linear chain)条件随机场,这时,问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型,形式为对数…