2、模型结构不同 CRF:基于无向图模型,可以捕捉长距离的依赖关系,不受严格的独立性假设约束。 HMM:基于有向图模型,特定的状态转移和输出概率通常是独立的。 3、参数学习不同 CRF:使用对数线性模型进行参数学习,可以利用各种特征。 HMM:通常使用EM算法进行参数估计,基于状态转移和观测概率。 4、决策过程 CRF:在给定...
判别模型:CRF是一种判别模型,直接对标记序列进行建模,不涉及观测序列的建模。这使得CRF能够充分利用丰富的特征信息,捕捉标记序列的依赖关系,提高模型的表达能力。 上下文依赖建模:CRF模型能够充分利用上下文信息,通过对相邻标记之间的依赖关系进行建模,来保证整个标记序列的一致性。这使得CRF在序列标注任务中表现出较好的性...
4. 学习过程不同,HMM在语料上直接统计,CRF一般是迭代学习(自定义特征函数或者让模型自主学习)。 5. HMM是基于概率有向图模型的,CRF是基于概率无向图模型的。 6. HMM是生成式模型,它的发射概率和转移概率由统计得到,对转移概率和表现概率直接建模,统计特征和标签的共现概率。CRF是判别式模型。 7. 正由于这些优...
HMM与CRF的区别 1、HMM是有向图模型,而CRF是无向图模型; 2、HMM在计算联合概率 P(X,Y) 时,由于齐次马尔可夫假设和观测独立假设,导致特征函数只基于 (yi,yi−1) 和(xi,yi) ,没有考虑其他的上下文特征;而在CRF中,特征函数(也可以理解为规则)tk(yi−1,yi,x,i) 和sl(yi,x,i) 均是可以通过特征模...
HMM是一种生成模型,它通过对隐藏状态和观察序列之间的联合概率分布进行建模。CRF是一种判别模型,它直接对输入序列和输出序列之间的联合概率分布建模。 2.2 对隐含状态的处理 HMM中包含一个隐含的马尔科夫链来描述隐藏状态,而CRF不对隐藏状态进行建模,只对输入输出序列之间的关系进行建模。
线性链CRF用来解决序列标注问题; Softmax回归、最大熵模型都是用来解决分类问题; 但需要注意,这两类问题存在非常大的区别: (1)如果把序列标注问题看作分类问题,也就是为每一个待标注的位置都当作一个样本然后进行分类,那么将会有很大的信息损失,因为一个序列的不同位置之间存在联系:比如说有一系列连续拍摄的照片,...
1.HMM是生成模型,CRF是判别模型 2.HMM是概率有向图,CRF是概率无向图 3.HMM求解过程可能是局部最优,CRF可以全局最优(这条貌似是和最大熵马尔科夫模型对比的) 4.CRF 的特征可以囊括更加广泛的信息:HMM 基于“上一状态to当前状态”的转移概率以及“当前状态to当前观测”的释放概率,使得当前位置的词(观测)只可以...
HMM ,MHMM,CRF 优缺点与区别 CRF模型解决了标注偏置问题,去除了HMM中两个不合理的假设,当然,模型相应得也变复杂了。MEMM是局部归一化,CRF是全局归一化 另一方面,MEMMs不可能找到相应的参数满足以下这种分布: a...不像是MEMM在局部统计归一化概率。是全局最优的解。解决了MEMM中标注偏置的问题。 4)优缺点比较...
crf和hmm的主要区别如下：1、模型结构：HMM是一种生成模型，其基本假设是隐含状态（隐变量）影响着可观察到的输出。HMM包括隐含状态序列和观察序列，并且假设当前的观察只与当前的隐含状态有关。CRF是一种判别模型，其基本假设是给定输入序列条件下，输出序列的概率最大。CRF直接对输出序列进行建模，不涉及...