文章目录
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+ CRF
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* 含义
* 作用
* 使用过程
+ 维特比算法
+ 与HMM的差异
CRF
含义
CRF(Conditional Random Fields), 中文称作条件随机场, 同HMM一样, 它一般也以文本序列数据为输入, 以该序列对应的隐含序列为输出.
作用
同HMM一样, 在NLP领域, CRF用来解决文本序列标注问题. 如分词, 词性标注, 命名实体识别.
使用过程
- 首先, CRF模型表示为: lambda = CRF(w1, w2, …, wn), 其中w1到wn是模型参数.
接着, 我们开始训练CRF模型, 语料同样是事先准备好的一定数量的观测序列及其对应的隐含序列.
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与此同时我们还需要做人工特征工程, 然后通过不断训练求得一组参数, 使由观测序列到对应隐含序列的概率最大.
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训练后, 我们就得到了具备预测能力的新模型: lambda = CRF(w1, w2, …, wn), 其中的模型参数已经改变.
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之后给定输入序列(x1, x2, …, xn), 经过模型计算lambda(x1, x2, …, xn)得到对应隐含序列的条件概率分布.
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最后, 还是使用维特比算法从隐含序列的条件概率分布中找出概率最大的一条序列路径就是我们需要的隐含序列: (y1, y2, …, yn).
维特比算法
本质： 动态规划实现最短路径
维特比算法是
多步骤每步多选择模型的最优选择问题，其在每一步的所有选择都保存了前续所有步骤到当前步骤当前选择的最小总代价（或者最大价值）以及当前代价的情况下前继步骤的选择。依次计算完所有步骤后，通过回溯的方法找到最优选择路径。符合这个模型的都可以用viterbi算法解决，隐马模型的第三问题刚好符合这个模型，所以才采用了viterbi算法。
详情见知乎
通俗地讲解 viterbi 算法
与HMM的差异
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HMM模型存在隐马假设, 而CRF不存在, 因此HMM的计算速度要比CRF模型快很多, 适用于对预测性能要求较高的场合.
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同样因为隐马假设, 当预测问题中隐含序列单元并不是只与上一个单元有关时, HMM的准确率会大大降低, 而CRF不受这样限制, 准确率明显高于HMM.
Original: https://blog.csdn.net/qq_44833392/article/details/121788477
Author: 365JHWZGo
Title: CRF模型——条件随机场模型
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