【NLP入门教程】二十、条件随机场（Conditional Random Fields）

最新推荐文章于 2025-06-10 20:35:25 发布
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分类专栏： NLP入门教程 文章标签： 自然语言处理 人工智能
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本教程介绍条件随机场（CRF）在自然语言处理中的应用，特别是序列标注任务如命名实体识别。CRF通过考虑标签间的依赖关系，学习条件概率分布，提高序列标注准确性。文中以数学原理和命名实体识别实例详细阐述了CRF的工作机制。

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本教程旨在为初学者提供一份全面而系统的NLP入门指南，探索NLP的核心概念、方法和技术。无论你是计算机科学的新手，还是对自然语言处理领域感兴趣的研究人员，本教程都将为你提供所需的基础知识和实用技能。

条件随机场（Conditional Random Fields，CRF）是一种概率图模型，广泛应用于自然语言处理领域的序列标注任务，如命名实体识别、词性标注和语义角色标注。CRF考虑了序列中相邻标签之间的依赖关系，通过学习标签之间的条件概率分布，实现对序列的标注。

数学原理

CRF的基本思想是通过定义给定观测序列条件下，标签序列的条件概率分布来建模。假设我们有一个观测序列 X = x

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条件随机场 (Conditional Random Fields, CRF) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
06-28 1783
条件随机场 (Conditional Random Fields, CRF) 是一种用于序列标注的概率图模型。序列标注问题在自然语言处理 (NLP) 中非常常见，例如词性标注、命名实体识别等。传统的序列标注方法如隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Models, HMM) 存在一些局限性，无法有效地利用观测序列的全局特征。为了解决这些问题，CRF 应运而生。CRF 的核心思想是通过定义条件概率分布来建模观测序列和标签序列之间的关系。具体来说，CRF 定义了一个条件概率分布PY∣X。
条件随机场java实现_条件随机场 conditional random fields 及代码实现
weixin_42506884的博客
02-24 282
条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏置问题。条件随机场理论(CRFs)可以用于序列标记、数据分割、组块分析等自然...
条件随机场（Conditional random fields，CRFs）文献阅读指南
GarfieldEr007的专栏
03-10 5264
与最大熵模型相似，条件随机场（Conditional random fields，CRFs）是一种机器学习模型，在自然语言处理的许多领域（如词性标注、中文分词、命名实体识别等）都有比较好的应用效果。条件随机场最早由John D. Lafferty提出，其也是Brown90的作者之一，和贾里尼克相似，在离开IBM后他去了卡耐基梅隆大学继续搞学术研究，2001年以第一作者的身份发表了CRF的经典论文
条件随机场 conditional random fields 及代码实现
hggjgff的博客
11-12 604
条件随机场 conditional random fields 及代码实现
matlab 高斯随机场,条件随机场（Conditional random fields）
weixin_33479485的博客
03-17 3144
条件随机场模型是Lafferty于2001年，在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上，提出的一种判别式概率无向图学习模型，是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。CRF最早是针对序列数据分析提出的，现已成功应用于自然语言处理(NLP)、生物信息学、机器视觉及网络智能等领域。**1. 随机场 **简单地讲，随机场可以看成是一组随机变量的集合(这组随机变量对应同一个样本空间)。当给每一个位置按照某种...
条件随机场简介（Conditional Random Fields, CRF）
Wisimer
08-13 1027
首先，我们来看看什么是随机场。随机场是由若干个位置组成的整体，当给每一个位置中按照某种分布随机赋予一个值之后，其全体就叫做随机场。以词性标注为例：假如我们有一个十个词组成的句子需要做词性标注，这十个词每个词的词性可以在我们已知的词性集合（名词，动词…)中去选择。当我们为每个词选择完词性后，这就形成了一个随机场。 了解了随机场，我们再来看看马尔科夫随机场。马尔科夫随机场是随机场的特例，它假设随机场中...
条件随机场 （conditional random fields ）模型
sjyttkl的专栏
06-28 856
条件随机场模型是由Lafferty在2001年提出的一种典型的判别式模型。它在观测序列的基础上对目标序列进行建模,重点解决序列化标注的问题条件随机场模型既具有判别式模型的优点,又具有产生式模型考虑到上下文标记间的转移概率,以序列化形式进行全局参数优化和解码的特点,解决了其他判别式模型(如最大熵马尔科夫模型)难以避免的标记偏置问题。 条件随机场模型（conditional random field...
条件随机场(Conditional Random Field, CRF)
zhihua_oba的博客
03-28 2365
主要内容 背景知识 隐马尔科夫模型 马尔可夫随机场 条件随机场 条件随机场工程应用 一、背景知识 生成模型与判别模型。生成模型（Generative Model）对X和Y的联合概率分布建模，然后通过贝叶斯公式求得，最后选取使得最大的，即。判别模型（Discriminative Model）直接对条件概率建模，训练模型的过程中学习得到参数，预测过程根据得到的参数和输入X，得到输出Y。生成...
条件随机场——文献解读《Conditional Random Fields: An Introduction》
weixin_43832437的博客
04-07 930
《Conditional Random Fields: An Introduction》条件随机场介绍 Hanna M. Wallach 2004.2.24 1、标签序列数据 将标签序列分配给一组观察序列的任务出现在许多领域，包括生物信息学、计算语言学和语音识别。例如，考虑自然语言处理任务，即用相应的词性标记一个句子中的单词。在这个任务中，每个单词都有一个标签，表明它的词性，产生一个带注释的文本...
NLP学习路线图（二十九）：BERT及其变体
2501_91516851的博客
06-06 971
在自然语言处理（NLP）领域，一场静默的革命始于2017年。当谷歌研究者发表《Attention is All You Need》时，很少有人预料到其中提出的Transformer架构会彻底颠覆NLP的发展轨迹，更催生了以GPT系列为代表的语言模型风暴，重新定义了人类与机器的交互方式。
自然语言处理——语言模型
m0_74259787的博客
06-08 990
介绍了常见语言模型，包括n元文法和前馈神经网络
清华大学视觉空间智能新突破！Spatial-MLLM：提升多模态大语言模型的视觉空间智能能力
最新发布
weixin_37990186的博客
06-10 801
Spatial-MLLM通过结合语义2D编码器和结构感知的空间编码器，能够从纯2D视觉输入中有效实现空间理解和推理！
赋能大型语言模型与外部世界交互——函数调用的崛起
weixin_47420447的博客
06-06 1134
函数调用，或称工具使用，其核心定义是一种使大型语言模型能够根据用户的自然语言输入，请求执行外部系统中预先定义好的函数或API的技术。在此过程中，LLM本身并不直接执行这些函数；相反，它会分析用户意图，并生成一个包含目标函数名称及其所需参数的结构化数据（通常为JSON格式）1。这个结构化数据随后被传递给外部的应用程序或执行环境，由后者负责实际调用函数并处理结果。
多模态大语言模型arxiv论文略读（112）
Jamence的博客
06-09 876
实验在多图像描述任务和故事叙述任务上进行了广泛的测试，结果表明，SAM模型在这些任务上的表现显著优于现有方法，分别在组描述任务和故事叙述任务上提高了37%和22%的CIDEr分数。➡️ 研究动机：为了克服上述限制，研究团队提出了一种新的Video-MLLM——Video-CCAM，通过在视觉编码器和大语言模型（LLM）之间的中间投影器中应用交叉注意力层，并引入因果交叉注意力掩码（CCAMs），以提高模型处理视频时的时序一致性和效率。该架构能够在不牺牲原有语言模型能力的情况下，增强模型的多模态能力。
Build a Large Language Model (From Scratch) 第二章 Working with text data
jsdoulaoula的博客
06-10 989
你将学习如何为训练大型语言模型（LLMs）准备输入文本。这包括将文本拆分为单个单词和子词标记，然后将这些标记编码为适合LLM的向量表示。你还将了解高级标记化方案，如字节对编码（BPE）——这是GPT等流行LLM中使用的技术。最后，我们将实现一种采样和数据加载策略，以生成训练LLM所需的输入-输出对。
NLP学习路线图（二十八）：BERT及其变体
2501_91516851的博客
06-06 901
自然语言处理（NLP）领域在近些年经历了革命性的发展，其中Transformer架构的提出和BERT模型的诞生无疑是两个最关键的里程碑。它们不仅刷新了几乎所有NLP任务的性能记录，更深刻地改变了我们构建和理解语言模型的方式。本文将深入剖析Transformer的核心机制，详细解读BERT的工作原理及其带来的范式转变，并探讨其重要变种的发展脉络与技术特点。
NLP学习路线图（三十）：微调策略
2501_91516851的博客
06-07 1109
在自然语言处理领域，预训练语言模型（如BERT、GPT、T5）已成为基础设施。但如何让这些“通才”模型蜕变为特定任务的“专家”？微调策略正是关键所在。本文将深入剖析七种核心微调技术及其演进逻辑。
DriveGPT4: Interpretable End-to-end Autonomous Driving via Large Language Model
qq_52053775的博客
06-09 221
在控制信号预测任务中，DriveGPT4 的速度预测均方根误差（RMSE）为 1.30，转向角度 RMSE 为 8.98，优于消融实验中的其他配置。例如，仅使用 BDD-X 数据时，速度 RMSE 为 1.69，而结合 ChatGPT 数据和混合微调后，误差进一步降低，验证了多源数据与训练策略的有效性。，传统方法无法解释智驾系统的决策过程，用户难以理解车辆行为的依据。传统语言模型（如 BERT）因缺乏灵活性、泛化性且不支持视觉模态，无法提供合适的解释。车辆行为描述 (Qa)
在NLP文本处理中，将字符映射到阿拉伯数字（构建词汇表vocab）的核心目的和意义
mayaohao的博客
06-05 300
‌：字符到数字的映射是NLP数据预处理的核心步骤，实现了文本的标准化、数值化和批量化处理，为后续模型计算奠定基础。
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