条件随机场CRF从理论到实践专题1

最新推荐文章于 2025-05-10 18:48:02 发布
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本文深入浅出地介绍了条件随机场（CRF）的基本概念及其应用，从随机场到线性链条件随机场，帮助读者轻松掌握这一重要的序列标注技术。
机器学习之条件随机场（CRF）
seaboat——a free boat on the sea.（公众号：远洋号）
11-09 3万+
什么是CRFCRF即条件随机场（Conditional Random Fields），是在给定一组输入随机变量条件下另外一组输出随机变量的条件概率分布模型，它是一种判别式的概率无向图模型，既然是判别式，那就是对条件概率分布建模。CRF较多用在自然语言处理和图像处理领域，在NLP中，它是用于标注和划分序列数据的概率化模型，根据CRF的定义，相对序列就是给定观测序列X和输出序列Y，然后通过定义条件概率P
AI驱动的在线学习系统架构设计：从理论到实战的完整指南
最新发布
AIGC应用创新大全的博客
09-06 767
传统在线学习的痛点，本质是**“用工业时代的标准化生产方式，应对信息时代的个性化需求”——就像给所有学生发同一款衣服，不管高矮胖瘦都得穿。而AI驱动的在线学习系统，本质是一个“学习的私人定制工厂”**：它用数据读懂每个学生的“体型”（学习基础、风格、目标），用算法裁剪“布料”（学习内容、路径、节奏），最后交付一件“合身”的学习方案。本文将拆解这个“私人定制工厂”的底层架构：从核心概念的生活化解释（比如用“餐厅菜单”讲自适应学习），到技术原理的一步步推导（比如用“医生看病”类比贝叶斯知识追踪），再到。
条件随机场
AcceptedLin的博客
07-14 340
条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量X的条件下另一组输出随机变量Y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。实际上是定义在时序数据上的对数线性模型。条件随机场属于判别模型。概率图模型是由无向图表示的联合概率分布，概率无向图模型的最大特点是易于因子分解。团：无向图G中任何两个节点均有边连接的节点子集。最大团：是团并且不能再加进去任何一个G的节点使其成为一个更大的团。前向-...
概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF
Mr.Scofield
01-29 7921
概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF 原创博客，转载请注明出处。 From Scofield. RxNLP 一、Preface 二、Prerequisite     2.1 概率图         2.1.1 概览         2.1.2 有向图 vs. 无向图         2.1.3 马尔科夫假设&马尔科夫性     2.2 判别式模型 vs.
条件随机场（CRF）-基础
weixin_30363817的博客
05-21 245
　　条件随机场（conditional random fields，简称 CRF，或CRFs）下文简称CRF，是一种典型的判别模型，相比隐马尔可夫模型可以没有很强的假设存在，在分词、词性标注、命名实体识别等领域有较好的应用。CRF是在马尔可夫随机场的基础上加上了一些观察值（特征），马尔可夫随机场<=>概率无向图模型。本篇将首先介绍CRF的一些基础知识，然后介绍线性链条件随机场模型，关于...
[转] 条件随机场简介
weixin_34292287的博客
12-23 342
原文网址：http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/2bc871c66a45c9059d163d94.html     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...
AI人工智能自然语言处理的应用实践经验
AI天才研究院
04-28 530
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的核心分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。典型NLP任务（文本分类、情感分析、NER等）的算法实现与优化预训练模型的工程化应用技巧行业场景（电商、金融、医疗）的定制化解决方案从模型开发到生产部署的全链路实践本文采用“原理解析→算法实现→实战案例→行业应用→工具资源→趋势展望”的逻辑结构，通过理论与实践结合的方式，帮助读者建立NLP应用的完整知识体系。自然语言处理（NLP）
基于领域适应的搜索领域分词技术
AI天才研究院
05-10 1078
在搜索引擎、智能问答、信息检索等核心NLP任务中，分词作为基础预处理步骤，其准确性直接影响后续语义理解和检索效果。领域特定词汇识别不足：如电商领域的"预售定金"“跨店满减”、医疗领域的"靶向药物""腹腔镜手术"等专业术语未被收录未登录词（OOV）处理薄弱：新兴网络用语（如"yyds"“绝绝子”）和动态生成的商品标题（如"iPhone 14 Pro Max 暗夜紫"）无法有效切分上下文歧义消解能力差：通用模型难以处理领域特有的语义歧义，如"苹果"在科技领域指电子产品，在农业领域指水果。
搜索分词与查询建议的关联优化
AI天才研究院
04-22 771
在搜索引擎、电商平台、APP搜索框等场景中，搜索分词与查询建议是决定用户体验的关键模块。分词准确性直接影响搜索召回率，而查询建议能降低用户输入成本、引导潜在需求。本文聚焦两者的技术关联，通过剖析底层算法逻辑、数学模型及工程实现，提出端到端的优化策略，解决传统方案中两者独立设计导致的语义断层问题（如分词错误引发建议不相关、建议多样性不足导致用户流失）。技术背景与核心术语定义分词与查询建议的核心技术体系及关联模型算法原理与代码实现（含Python全栈示例）数学模型解析（概率图模型、向量空间模型）
《自然语言处理实战入门》 ---- 【Generative AI重制版】总目录
shiter编写程序的艺术
12-03 6188
随着人工智能的快速发展，自然语言处理和机器学习技术的应用愈加广泛。为使大家对该领域整体概况有一个系统、明晰的认识，同时入门一些工程实践，也借优快云为NLP的学习，开发者们搭建一个交流的平台。我希望能够通过这个专栏《自然语言处理实战入门》和广大NLP爱好者一起学习自然语言处理技术，分享学习资料，打破NLP 技术 的实战应用壁垒。................................................
以一个现实例子开始说起轻松理解条件随机场（CRF）
龙雪的博客
03-01 572
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/] 假设你有许多小明同学一天内不同时段的照片，...
（四）通俗易懂理解——条件随机场CRF
qq_36696494的博客
04-04 1009
原文链接：https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1 翻译论文链接：http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/ 该文章运用举例子的形式很好的讲述了CRF，同时还结合HMM进行比较分析，可以说是在众多网上资料中说的比较通俗易懂的，但是仍有不足，就是看完之后在...
条件随机场（CRF）
热门推荐
雪伦的专栏
12-28 4万+
条件随机场应该是机器学习领域比较难的一个算法模型了，难点在于其定义之多（涉及到概率图模型、团等概率）、数学上近似完美（涉及到概率、期望计算，最优化方面的知识），但是其在自然语言处理方面应用效果比较好，所以本文结合李航老师的《统计学习方法》学习一下。1.定义1.1 图　　图是由结点和连接结点的边组成的集合。结点和边分别记作v和e，结点和边的集合分别记作V和E，图记作G=（V，E）。无向图是指边没有方向
条件随机场CRF简介
xmdxcsj的专栏
09-28 1万+
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
条件随机场（CRF）概述
草鸟的博客
06-05 3610
转自：原文链接条件随机场是一种判别模型，用于预测序列。他们使用来自先前标签的上下文信息，从而增加了模型做出良好预测所需的信息量。在这篇文章中，我将讨论一些将介绍 CRF 的主题。我会过去：机器学习模型有两个常见的分类，生成式和判别式。条件随机场是一种判别分类器，因此，它们对不同类之间的决策边界进行建模. 另一方面，生成模型对数据的生成方式进行建模，在学习之后，可用于进行分类任务。举个简单的例子，朴素贝叶斯是一种非常简单且流行的概率分类器，是一种生成算法，而逻辑回归是一种基于最大似然估计的分类器，是一种判别模
机器学习之条件随机场CRF一点理解
无鞋童鞋的博客
11-14 7742
1. 前言　　最近看了一些有关于CRF的论文，基本概念懂，但是到求解的部分有些疑惑。CRF问题容易构成NP-hard问题，求解过程还需要再学习。下面稍微介绍一些CRF的学习吧，这里前面CRF内容主要参考了下面博文，讲的非常好： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d15445f0100n1vm.html2. 介绍　　条件随机场(Conditional random fi
条件随机场入门（二） 条件随机场的模型表示
清晨随笔
03-05 6767
linear-chain 条件随机场 条件随机场（conditional random field）是给定随机变量 X 条件下，随机变量 Y 的马尔可夫随机场。本文主要介绍定义在线性链上的特殊的条件随机场，称为线性链条件随机场（linear-chain CRF)。线性链条件随机场可以用于机器学习里的标注问题。这时，在条件概率模型 P(Y|X)P(Y|X) 中，Y 是输出变量，表示标记序列
一文轻松搞懂-条件随机场CRF
zenRRan的博客
03-08 2277
根据实验室师兄，师姐讲的条件随机场CRF，我根据我的理解来总结下。有什么疑问的尽管在评论里指出，我们共同探讨. 总说 CRF（Conditional Random Field），中文被翻译为条件随机场。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。但是为什么叫这个名字呢？下面看完了基本也就明白了！那我们继续吧。 理论 我们以命名实体识别NER为例，先介绍下NE...
条件随机场深入解析：从朴素贝叶斯到CRF
"这篇文档是罗马·克莱因格和卡特琳·托曼克合作编写的《经典概率模型与条件随机场》算法工程报告，详细介绍了条件随机场（CRF）的相关理论，包括朴素贝叶斯（NB）、隐马尔科夫模型（HMM）和最大熵马尔科夫模型...
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