隐马尔可夫模型词性标注代码见(程序会自动下载 PKU 语料库): hmm_pos.py 运行代码后结果如下: 一阶隐马尔可夫模型: r, u, n, v, v, v 他/r 的/u 希望/n 是/v 希望/v 上学/v 他/代词 的/助词 希望/名词 是/动词 希望/动词 上学/动词李狗蛋/动词 的/动词 希望/动词 是/动词 希望/动词 上学/动
基于CRF的词性标注 词性标注任务是指给定一句话,给这种话中的每个词都标记上词性,例如动词/形容词等。例如给定句子:“I love China”, 需要输出: (I: 代词, love: 动词, China: 名词),具体可以参见HMM章节中对词性标注任务的介绍:胡勇:统计机器学习方法 for NLP:基于HMM的词性标注。 下面将分为:数据处理,模...
汉语中一个单词多个词性的现象很常见,但在具体语境下一定是唯一词性。 OOV 是任何自然语言处理任务的难题。 词性标注模型 统计方法为这两个难点提供了解决方案,那就是我们熟悉的序列标注模型。只需将中文分词中的汉字替换为词语,{B,M,E,S} 替换为“名词、动词、形容词等”,序列标注模型马上就可以用来做词性标注。
词性标注词性标注指的是为句子中每个单词预测一个词性标签的任务。它有以下两个难点: 汉语中一个单词多个词性的现象很常见,但在具体语境下一定是唯一词性。 OOV 是任何自然语言处理任务的难题。 词性标注模型统计方法为这两个难点提供了解决方案,那就是我们熟悉的序列标注模型。只需将中文分词中的汉字替换为词语,{B...
序列标注问题 tensorflow里的条件随机场 总结 上一篇介绍了隐马尔科夫模型(HMM)在词性标注任务中的应用,但HMM 引入了马尔科夫假设:即当前时刻的状态只与其前一时刻的状态有关。但是,在序列标注任务中,当前时刻的状态,应该同该时刻的前后的状态均相关。于是,在很多序列标注任务中,引入了条件随机场。本文详细介绍条件...
解决序列标注问题常用的方法有HMM、MEMM、CRF、LSTM等,目前工业上比较成熟的方案是Bi-LSTM+CRF 结构学习:序列标注 句子的含义才能做出正确的词性标注。 2.隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM) 在这里HMM有着自己的假设,具体如下 首先在第一步,基于语法我们产生... RNN 进行词性标注的话,他不需要观...
而条件随机场具有判别性,对条件概率分布进行建模。CRF 不依赖独立性假设(即标签相互独立),并且避免标签偏差。隐马尔可夫模型是条件随机场的一个非常具体的例子,使用的转移概率是一个常数。hmm基于朴素贝叶斯(Naive Bayes),说朴素贝叶斯可以从逻辑回归(Logistic Regression)中导出,而逻辑回归是crf的衍生。
HMM使用隐含变量生成可观测状态,其生成概率有标注集统计得到,是一个生成模型。其他常见的生成式模型有:Gaussian、 Naive Bayes、Mixtures of multinomials 等。 而CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM),通过可观测状态判别隐含变量,其概率亦通过标注集统计得来,是一个判别模型。其他常见的判别式模型有:K 近邻法、感知...
CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件,因而可以容纳任意的上下文信息。特征设计比较灵活。与MEMM相比,由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率,它还克服了最大熵马尔科夫模型标记偏执缺点。但CRF的缺点也比较明显,如训练代价大和模型复杂度高等。 参考文献: [1...
隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)、最大熵模型(Maximum Entropy Model,MaxEnt)、最大熵马尔科夫模型(Maximum Entropy Markov Model,MEMM)和条件随机场(Conditional Random Fields,CRF)都是概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM),在翻阅了很多此类模型的文章后,有很多收获,但它们比较分散,决定将其记录在...