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…

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…

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…

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…

CRF的进化 https://flystarhe.github.io/2016/07/13/hmm-memm-crf/参考: http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 说明:因为MEMM只在局部做归一化,所以容易陷入局部最优,而CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,解决了MEMM中的标记偏置的问题,可以得到全局最优:CRF没有HMM那样严…

根据<统计学习方法>一书中的描述,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科夫随机场. 条件随机场是一种判别式模型. 一.理解条件随机场 1.1 HMM简单介绍 HMM即隐马尔可夫模型,它是处理序列问题的统计学模型,描述的过程为:由隐马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列,然后各个状态分别生成一个观测,从而产生观测随机序列. 在这个过程中,不可观测的序列称为状态序…

转自http://hi.baidu.com/hehehehello/item/3b0d1f8ba1c2e5c698255f89 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…

之前我们介绍过BERT+CRF来进行命名实体识别,并对其中的BERT和CRF的概念和作用做了相关的介绍,然对于CRF中的最优的标签序列的计算原理,我们只提到了维特比算法,并没有做进一步的解释,本文将对维特比算法做一个通俗的讲解,以便大家更好的理解CRF为什么能够得到最优的标签序列. 通过阅读本文你将能回答如下问题: 什么是维特比算法? 为什么说维特比算法是一种动态规划算法? 维特比算法具体怎么实现? 首先,让我们简单回顾一下BERT和CRF在命名实体识别中各自的作用: 命名实体识别中,BERT负…

CRF是一种判别模型,本质是给定观察值集合的马尔科夫随机场(MRF),而MRF是加了马尔科夫性质限制的随机场. 马尔科夫性质:全局.局部.成对 随机场:看做一组随机变量的集合(对应于同一个样本空间),这些随机变量之间可能存在依赖关系,而只有存在依赖关系,我们建立随机场才有意义. 在CV中的解释: 主要针对图像 对于每个像素i具有类别标签yi (其对应的观测值为xi).每个像素作为节点,像素与像素之间的关系作为边,即构成了一个条件随机场CRF. 这里的xi 可以理解为一张图像的某个像素特征.而CR…

摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF(Conditional Random Field),即条件随机场.经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别等领域. Viterbi算法,即维特比算法.是一种动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文.隐马尔科夫模型.条件随机…