条件随机场（conditional random field，简称CRF），是一种鉴别式机率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。历史 条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务...
所以,俗气点说,随机场就是在哪块地里种什么庄稼的事情。 马尔可夫随机场:拿种地打比方,如果任何一块地里种的庄稼的种类仅仅与它邻近的地里种的庄稼的种类有关,与其它地方的庄稼的种类无关,那么这些地里种的庄稼的集合,就是一个马尔可夫随机场。 2.4、马尔科夫随机场 - 马尔科夫过程的数学描述 马尔科夫过程 马尔科...
然而,当随机变量Xi的个数不是有限个的时候,即考虑广义的随机场{Xi}i∈T(T为任一无限集),原先概率空间的存在性(或者说随机场的存在性)就不那么显而易见了。 问题的转化:从概率空间的存在性到乘积状态空间上概率测度的存在性 解决问题的思路还是和上面的类似,也就是如果能从状态空间(Ri,Bi,Pi)入手,构造出大...
13. 条件随机场的预测算法 1. 叙述维特比算法 14. 为什么概率无向图模型也称为马尔可夫随机场 ### 关联文章引导:越来越好:隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM) ### 1. 概率图模型 概率无向图模型(probabilisticundirectedgraphicalmodel),又称为马尔可夫随机场(Markovrandomfield),是一个可以由无向图表示的...
随机场 随机场（random field）是1993年公布的数学名词。公布时间 1993年，经全国科学技术名词审定委员会审定发布。出处 《数学名词》第一版。
马尔科夫随机场的通俗解释 马尔可夫随机场（Markov Random Field）包含两层意思。马尔可夫性质：它指的是一个随机变量序列按时间先后关系依次排开的时候，第N+1时刻的分布特性，与N时刻以前的随机变量的取值无关。拿天气来打个比方。如果我们假定天气是马尔可夫的，其意思就是我们假设今天的天气仅仅与昨天的天气存在概率...
2001年,John Lafferty, Andrew McCallum 和 Fernando Pereira在论文《 Conditional Random fields :Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data》提出条件随机场。条件随机场(Conditional random field,CRF)是条件概率分布模型 P(Y|X) ,表...
条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出,结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点,是一种无向图模型,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列。近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。 条件随机场是一类最适合预测任务的判别模型,其中相邻的上下文信息或状态会影响当...
线性链条件随机场: 设X=(X1,X2,…,Xn),Y=(Y1,Y2,…,Yn)均为线性链表示的随机变量序列,若在给定随机变量序列X的条件下,随机变量序列Y的条件概率分布P(Y|X)构成条件随机场,即满足马尔科夫性P(Yi|X,Y1,…,Yi-1,Yi+1,…,Yn)=P(Yi|X,Yi-1,Yi+1), i=1,2,…n,(在i=1和n时只考虑单边)。