條件隨機場crf:馬爾可夫隨機場模型[朗讀]

馬爾可夫鏈,因安德烈·馬爾可夫(a.a.markov,1856-1922)得名,是數學中具有馬爾可夫性質的離散時間隨機過程.該過程中,在給定當前知識或信息的情況下,過去(即當期以前的歷史狀態)對於預測將來(即當期以後的未來狀態)是無關的.馬爾可夫模型介紹markovmodel馬爾可夫模型是一種統計模型,廣泛應用在語音識別,詞性自動標註,音字轉換,機率文法等各個自然語言處理得應用領域.經過長期發展,尤其是在語音識別中的成功應用,使它成為一種通用的統計工具.到目前為止,它一直被認為是實現快速精確的語音識別系統的最成功的方法.複雜的語音識別問題通過隱含馬爾可夫模型能非常簡單地被表述、解決,讓人們不由由衷地感嘆數學模型之妙。

第一步,modeling,設計一個大的機率分布,描述所有隨機變量之間的關係.圖模型的精髓是把一個大的,包含很多隨機變量的複雜分布,寫成若干個小的,相對簡單的。

pgm=productgeneralmanager,即產品總經理,全權負責一個產品。

分類(categorizationorclassification)就是按照某種標準給對象貼標籤(label),再根據標籤來區分歸類.分類是事先定義好類別,類別數不變.分類器需要由人工標註的分類訓練語料訓練得到,屬於有指導學習範疇.最常用的分類算法就是貝葉斯分類算法,(貝葉斯分類器)用到的知識就是機率的東西謝謝採納。

最近一種新的分類方法「條件隨機場」被用於中文分詞和詞性標註等詞法分析工作,一般序列分類模型常常採用隱馬模型(hmm),像基於類的中文分詞.但隱馬模型中存在兩個假設:輸出獨立性假設和馬爾可夫性假設.其中,輸出獨立性假設要求序列數據嚴格相互獨立才能保證推導的正確性,而事實上大多數序列數據不能被表示成一系列獨立事件.而條件隨機場則使用一種機率圖模型,具有表達長距離依賴性和交疊性特徵的能力,能夠較好地解決標註(分類)偏置等問題的優點,而且所有特徵可以進行全局歸一化,能夠求得全局的最優解。