首先,HMM是一个马尔可夫模型,它假设序列中的每个状态只依赖于它前面的一个状态,而不考虑更远的过去。这意味着HMM在预测下一个状态时,不考虑序列中之前的状态,只考虑与当前状态直接相连的前一个状态。HMM在处理具有明显马尔可夫性质的序列数据时效果很好,例如语音识别和生物信息学中的序列比对。 而CRF是一种更为通用...
linear-CRF模型是判别模型,而HMM是生成模型,即linear-CRF模型要优化求解的是条件概率P(y|x),则HMM要求解的是联合分布P(x,y); linear-CRF是利用最大熵模型的思路去建立条件概率模型,对于观测序列并没有做马尔科夫假设。而HMM是在对观测序列做了马尔科夫假设的前提下建立联合分布的模型。 只有linear-CRF模型和HMM...
HMM与CRF的区别 1、图 1.1、无向图的基本概念团(完全子图)和最大团(最大完全子图): 1.2、概率无向图模型 2、HMM 2.1、隐马尔可夫模型的定义和概念 2.2、举例说明 2.3、HMM的计算 2.4、对HMM的计算公式联合概率P(X,Y)两边取log 3、CRF 3.1、CRF的定义 3.2、CFR的计算 结论先行 HMM与CRF的区别 1、HMM是...
HMM是一种生成模型,而CRF是一种判别模型。HMM假设每个观测数据只受到当前时刻的状态影响,并且状态转移和观测之间存在马尔可夫假设。而CRF不仅考虑当前时刻的状态,还考虑序列中的全局信息,因此可以处理长程依赖关系和多标签标注等问题。 另外,HMM和CRF在训练和预测时的算法也有所不同。HMM通常使用Baum-Welch算法进行训练,...
简单来说就是把词进行分开,分词的难点: 1.如何避免歧义,如:“白开水不如果汁甜”。如何让机器避免将“如果”分到一起。 2.如何识别未登录词,并判断词性(人物,地点) 解决歧义的方法有很多,使用n_gram模型或者概率统计在解决歧义的作用下很好实现,如下面要介绍的HMM和CRF. ...
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...
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、感知机、决策树、逻辑斯谛回归模型、最大熵模型、支持向量机、提升方法等。 HMM(隐马尔可夫模型)和 CRF(条件随机场)的理论部分,推荐看周志华老师的西瓜书《机器...
HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率。 MEMM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化。 CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。
HMM及CRF image 概率图模型 概率图模型(probabilistic graphical models)在概率模型的基础上,使用了基于图的方法来表示概率分布(或者概率密度、密度函数)。 在概率图模型的表达中,数据(样本)由公式 建模表示: : 结点, 表示变量, 具体地,用 为随机变量建模,...
以下是CRF和HMM主要区别的改写内容：1. 模型结构：- HMM是一种生成模型，基于隐含状态影响可观察输出。它包含隐含状态序列和观察序列，并假设当前观察仅由当前隐含状态决定。- CRF是一种判别模型，假设在给定输入序列条件下，输出序列的概率最大。CRF直接对输出序列建模，不涉及隐含状态。2. 条件丛缺依赖...