CRFs及其应用

本文深入探讨了CRFs的模型原理,包括其与HMMs的区别,以及实现CRFs时需要解决的特征选择、参数训练和解码问题。重点介绍了CRFs在基于字标注的分词方法中的应用,展示了如何通过特征选择、参数训练和维特比算法进行解码。同时,对比了CRFs与MEMMs的不同。

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CRFs及其应用

模型原理

基本思路:给定观察序列XXX,输出标识序列YYY,通过计算P(Y∣X)P(Y|X)P(YX)求解最优标注序列。

CRFs和HMMs的区别:

在这里插入图片描述

CRFs中特征函数(全局特征函数)统一表示为:
Fj(Y,X)=∑i=1nfj(yi−1,yi,X,i) F_j(Y,X)=\sum_{i=1}^{n}f_j(y_{i-1},y_i,X,i) Fj(Y,X)=i=1nfj(y

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