条件随机场-CRF (3)

最新推荐文章于 2024-12-17 16:10:39 发布
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本文深入探讨了算法标注的流程、技巧及挑战，分享了高效准确完成任务的最佳实践，旨在提升标注质量与效率。

[1] https://blog.youkuaiyun.com/heavenpeien/article/details/79890993
[2] https://www.cnblogs.com/damumu/p/7320484.html
[3] https://blog.youkuaiyun.com/u012759136/article/details/52434826
[4] https://blog.youkuaiyun.com/wu_wenhuan/article/details/53140973
[5] https://blog.youkuaiyun.com/sunyao_123/article/details/79508547
[6] https://blog.youkuaiyun.com/lonelyrains/article/details/51582003
[7] https://www.sohu.com/a/164255971_465975
[8] https://yq.aliyun.com/articles/67189
[9] https://blog.youkuaiyun.com/haoji007/article/details/80352997

全连接条件随机场_CRF条件随机场
weixin_39831705的博客
11-30 1037
概念  条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型，在自然语言处理中得到了广泛应用。引入  假设我们有Bob一天从早到晚的一系列照片，Bob想考考我们，要我们猜这一系列的每张照片对应的活动，比如: 工作的照片，吃饭的照片，唱歌的照片等等。一个比较直观的办法就是，我们找到Bob之前的日常生活的一系列照片，...
时序模型：线性条件随机场模型 ( Linear - CRF )
xunyishuai5020的博客
03-26 4495
1. 线性条件随机场（Linear-CRF） 线性条件随机场（linear chain conditional random field，Linear-CRF）是对隐马尔科夫模型（hidden Markov model，HMM）在更普遍的实际问题上的推广1。 隐马尔科夫（HMM）模型假设序列数据具有齐次马尔可夫性和观测独立性，这是对实际问题的两种近似简化。线性条件随机场（Linear-CRF）模型取消了观测独立性假设，并削弱了齐次马尔可夫性假设；Linear-CRF考虑一个模型每时刻隐藏状态，都是受其相邻时
条件随机场CRF
诸神缄默不语的博客
11-15 1080
本文介绍条件随机场CRF
条件随机场（CRF）：从理论到实践
weixin_46713695的博客
12-17 757
条件随机场（CRF）：从理论到实践
简单理解条件随机场CRF
ywm_up
08-10 5436
一、条件随机场是什么？ 什么是条件随机场？我们先从它的命名开始说起，为什么是条件随机场这么奇怪的名字，为什么不叫飞机场、火葬场？通常数学上的命名是简单而直白的，大家听我一一解释。 条件 “条件”指的是：输出的结果是依照条件概率分布 P(Y|X) 来计算的 ，其中， X = (X1, X2, ..., Xn) 是输入的观测序列，也就是词序列 Y = (Y1, Y2, ..., Yn) 是输出的标注序列，也就是标注结果 随机场 给若干位置按照某种分布赋予一个值，其全体就叫随机场。 又出现新的问题了，若干位置
超赞！条件随机场（CRF）学习
咖乐部
11-21 1038
转载：最通俗易懂的BiLSTM-CRF模型中的CRF层介绍。原文有些内容稍作修改 本文翻译自GitHub博客上的原创文章，结尾有原文链接。文章没有晦涩的数学公式，而是通过实例一步一步讲解CRF的实现过程，是入门CRF非常非常合适的资料。 概述 该文章系列包括以下内容： 概念介绍 — 基于 BiLSTM-CRF模型中的命名实体识别任务中的CRF层解释 例子详解 — 用一个玩具的例子详细解释CRF是如何工作的 Chainer实现 — 用基于Chainer包的代码实现CRF层 背景知识 你唯.
人工智能基础部分18-条件随机场CRF模型的应用
微学AI的博客
05-17 1703
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分18-条件随机场CRF模型的应用，本文将详细介绍条件随机场(CRF)模型，包括其原理、应用场景及实际代码实现。我将通过一个生活中的简单数据样例来演示如何输入数据、运行模型以及分析结果。
序列标注任务 - CRF条件随机场
weixin_47552266的博客
07-15 1136
原理：序列标注任务是指给定一个输入序列，为每个元素分配一个标签。例如，给一句话中的每个词打上词性标签（名词、动词等）。生活化场景：想象你在读一本小说，书中每个人物的名字都要用不同颜色的高光笔标出来。这就像在进行命名实体识别（NER），你需要识别出哪些词是人名，然后标注出来。原理：HMM是一种用于序列标注的模型，它假设序列中的状态之间有隐含的马尔可夫过程。而MEMM则结合了最大熵模型的思想，用来建模当前状态和观察值之间的关系。生活化场景。
条件随机场 (CRF)
doswynkfsw的博客
05-08 3048
简述 CRF和HMM是有相似性的，最后都是使用Verterbi算法来进行最优状态转移序列的确定。 内容链接 https://www.cnblogs.com/gczr/p/10021249.html
条件随机场（CRF）
红叶谷 wsp_1138886114的博客
08-21 1543
一、条件随机场（Conditional Random Fields）。 条件随机场（CRF）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的输出随机变量是一个概率无向图模型。 1.1 概率图模型 常用的概率图模型分为两类： 有向图（贝叶斯网络、信念网络）. 无向图（马尔可夫随机场、...
精选资源
人工智能-CRFs-条件随机场-基于条件随机场(CRF)对中文案件语料进行命名实体识别(NER)
04-13
人工智能_CRFs_条件随机场_基于条件随机场(CRF)对中文案件语料进行命名实体识别(NER) 文件组织 corpus.py 语料类 model.py 模型类 utils.py 工具函数、映射、配置 data 语料 requirements.txt 依赖
概率模型与条件随机场--CRF
09-26
### 概率模型与条件随机场--CRF #### 一、引言 在计算机科学领域，特别是机器学习和自然语言处理中，概率模型扮演着至关重要的角色。这些模型不仅帮助我们理解和预测数据中的模式，还能用于各种任务，如文本分类、...
精选资源
大白话条件随机场--从此彻底理解CRF
06-20
条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是统计建模领域中的一种概率图模型，尤其在自然语言处理（NLP）任务中应用广泛，如词性标注、命名实体识别、句法分析等序列标注问题。它与朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型...
CRF条件随机场-中文分词
12-29
条件随机场(CRF)是自然语言处理中的基础模型, 广泛用于分词, 实体识别和词性标注等场景. 随着深度学习的普及, BILSTM+CRF, BERT+CRF, TRANSFORMER+CRF等模型, 逐步亮相, 并在这些标注场景, 效果有显著的提升.
基于最大熵、马尔科夫、条件随机场及 LSTM-CRF 模型的中文 BIO 分词研究
08-22
而条件随机场（CRF）是一种判别式模型，它可以利用整个序列的信息来预测每个标签，使得序列标注的结果更加一致。LSTM与CRF的结合可以充分利用LSTM的长距离依赖捕捉能力和CRF的全局最优解优势，有效提升中文分词的...
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
最新发布
12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？.docx
12-16
大学怎样用AI工具3分钟生成技术成熟度报告？
【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
12-16
内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
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