CRF与HMM的部分知识学习

最新推荐文章于 2024-04-07 22:26:43 发布
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本文探讨了条件随机场(CRF)与隐马尔科夫模型(HMM)在自然语言处理(NLP)领域的应用。CRF作为判别式模型,特别适用于序列标注任务,而HMM作为产生式模型,在语言模型中有广泛应用。文章对比了两种模型的特点及应用场景。

在智能算法方面CRF与HMM受到很多应用。

特别是自然语言处理方面CRF大放异彩，其基础为最大熵与HMM。

其为判别式模型，而HMM为产生式模型。

产生式模型统计角度分析数据的分布，反应同类数据的相似度，不关心边界。

判别式：寻找不同类数据的分类面，反映异类数据的判别。

详细见http://wenku.baidu.com/view/f32a35d2240c844769eaee55.html###.


《AI大模型开发笔记》NLP基础——4、HMM与CRF模型
qq837993702的博客
10-05 947
序列数据中每个单元包含得隐性信息，这些隐性信息之间也存在一定关联。
HMM ,MHMM,CRF 优缺点与区别
weixin_34129145的博客
02-15 3601
隐马尔科夫模型（HMM）： 图1. 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型的缺点： 1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象： 序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等等相关。 2、目标函数和预测目标函数不匹配： HMM学...
【ML】从HMM到CRF，我学到了什么？
jhoojhooablido
04-28 927
可以略过的前言 我必须要先承认，这是一篇入门级别的文章。源自上次电话面试中被问到HMM与CRF的异同，我没有回答好，于是写一篇粗浅的总结性文章，希望能让自己有所进步。若有不足之处，还请大佬们不吝赐教。百拜为谢！ 以前总结HMM与CRF的区别是什么，只是记住了HMM是判别模型，CRF是生成模型，深一点的，HMM针对于建模，而CRF是针对于建模，至于他们的原理是什么，他们到底在干什么，根本没有弄明...
HMM学习心得
向阳争渡
03-19 364
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概率图模型 HMM CRF 学习笔记
早点变成刘强东就好
06-13 428
1.机器学习最重要的任务，是根据一些可观测的样本数据，对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行评估和推测。概率模型（probabilistic model）提供了一种描述框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。在概率模型中，利用已知变量推测未知变量的分布称为‘推断’，其核心是如何基于可观测变量推测出未知变量的条件分布。注意 推断和预测不同，由果溯因的过程也是推断，而预测则不具备这种能力。 概率图模...
条件随机场CRF，隐马尔科夫HMM的理解与学习资源总结
weixin_33566282的博客
02-16 385
机器学习入门方法 a.完整特征工程竞赛 b.野博客理论入门理解 c.再回到代码深入理解模型内部 d.再跨理论，查阅经典理论巨作。这时感性理性都有一定高度，会遇到很多很大的理解上的疑惑，这时3大经典可能就可以发挥到最大作用了（李航周志华和经典的那3本）。 机器学习教程库：https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP 条件随机场阐述较好的：https://mp.weixin.q...
HMM、MEMM、CRF学习小结
红酒暖心不暖胃
06-11 984
首先我是从https://www.zhihu.com/question/35866596和https://www.jianshu.com/p/55755fc649b1以及《数学之美》中学习的这三种概念，现在做个总结。下面均已词性标注为例。张三(名词)在(介词)星巴克(名词)喝(动词) 咖啡(名词)。1.生成式：隐马尔科夫模型HMM o观测值：张三i状态值：名词A：状态转移概率矩阵p(i2|i1) ...
HMM与CRF
weixin_46556352的博客
04-28 862
HMM与CRF
学习笔记10：统计学习方法:——HMM和CRF
qq_56591814的博客
12-25 1489
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【NLP】隐马尔可夫模型(HMM)与条件随机场(CRF)简介
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04-07 2440
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用于处理含有隐藏状态的序列数据的统计学习模型。通过建模隐藏状态之间的转移关系以及隐藏状态与观测数据的生成关系，HMM能够在仅观察到部分信息的情况下进行状态推理、概率计算、序列标注以及模型参数学习，从而服务于各种实际应用中的序列数据分析和预测任务。所以，HMM特别适用于那些只能观察到部分信息（即观测序列），而系统的实际状态（即隐藏状态）无法直接观察的情况。
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根据给定的文件信息，我们需要详细说明标题和描述中提到的知识点，包括机器学习在自然语言处理（NLP）中的应用、中文分词、词性标注以及CRF和HMM模型，并且简要介绍Vertibi解码算法，同时需要注意的是，整个系统的...
ansj是一个基于n-Gram+CRF+HMM的分词的java实现
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10. 技术优势：将n-Gram、CRF和HMM三种模型结合，能够充分吸收各自模型的优点，从而提高分词的准确度和速度。 由于【压缩包子文件的文件名称列表】未提供，无法提供具体的文件结构和内容信息。希望上述知识点能够...
CMU信息抽取课程：CRF与HMM技术详解
标题和描述中蕴含了以下知识点： 标题：“cmu 信息抽取 课件”指示了文件主题是关于信息抽取的课件资料，而“cmu”指的是卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University），这是一所有着强大计算机科学及人工智能研究...
viterbi算法_Viterbi算法--求解隐马尔可夫模型解决序列标注问题(附Python代码)
weixin_39703561的博客
12-11 615
词性标注器词性标注器(POS tagger)的作用是给文本的每个单词赋予一个词性(POS, Part Of Speech).词性可以提供关于所在词和上下文的信息.比如动词后一般跟名词.词性信息可以帮助语法分析或者命名实体识别等. 序列标注在这里,文本被看作词的序列,而每个词被赋予词性则是获得标注.所以词性标注器也是序列标注的一个例子. 建模所谓建模就是用数学的语言来描述一个系统,用来解释系统...
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magic_andy的专栏
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两种空间映射 一、Hough变换 p=xcos8+ysin8(此处8为拉丁字母代写） 一个空间点（x,y)就对应了一个变换域中的曲线p=xcos8+ysin8 一个变换域的点(p,8)对应着空间域的直线  y=p/sin8-xcos8/sin8 基于Hough变换提取图像线性特征的过程及特点http://wenku.baidu.com/view/598a0cb369d
PCA
magic_andy的专栏
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主成分分析、主元分析。 找出数据中主要的结构或元素、去除冗余和噪音、降低维数，展示内部的简单结构。 优点：简单，独立外部。 其主要使用矩阵变换，找出一组正交基，将现有数据映射，得到简单的主要的几个成分。 主要目的为去除噪音、以及去除冗余。 详细见：http://wenku.baidu.com/view/053ec21755270722192ef739.html讲的很好。浙大的
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）
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【四轴飞行器的位移控制】控制四轴飞行器的姿态和位置设计内环和外环PID控制回路（Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕四轴飞行器的位移控制展开，重点介绍如何通过设计内环和外环PID控制回路来实现对其姿态和位置的精确控制。外环负责根据期望位移生成姿态指令，内环则依据这些指令调节飞行器的实际姿态，从而实现稳定的位置跟踪。整个控制系统在Simulink环境中进行建模与仿真，便于验证控制策略的有效性与鲁棒性。文中详细阐述了四轴飞行器的动力学模型、控制结构设计原理以及PID参数整定方法，帮助读者深入理解飞行器控制的核心机制。; 适合人群：具备自动控制理论基础和Simulink仿真经验的高校学生、科研人员及从事无人机控制开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于教学实践中帮助学生掌握多变量控制系统的设计方法；②为无人机姿态与位置控制系统的开发提供可复现的仿真框架；③支持进一步研究高级控制算法（如串级控制、自适应控制）在飞行器中的应用。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型同步操作，动手调试PID参数以观察系统响应变化，加深对内外环协同控制机制的理解，并可在此基础上拓展为非线性或智能控制策略的研究。
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