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條件隨機(jī)場，如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場CRF模型

來源：整理時(shí)間：2023-08-25 22:30:32 編輯：智能門戶手機(jī)版

本文目錄一覽

1，如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場CRF模型
2，條件隨機(jī)場的具體算法
3，什么是條件隨機(jī)場
4，如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場模型它和HMM有什么區(qū)別
5，如何輕松愉快地理解條件隨機(jī)場
6，如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場模型

1，如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場CRF模型

| A, B | P(A, B) ||--------------+---------|| A = 0, B = 0 | 100 || A = 0, B = 1 | 10 || A = 1, B = 0 | 20 || A = 1, B = 1 | 200 |這個分布表示，這條邊的功能是使它連接的兩點(diǎn)（A和B）趨同，當(dāng)A = 0的時(shí)候B更可能等于0不太可能等于1，當(dāng)A = 1的時(shí)候B更可能等于1不太可能等于0。這樣一來你知道了三個變量之間的聯(lián)合分布，那他們兩兩之間的條件分布自然而然就在里面。

我是來看評論的

如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場CRF模型

2，條件隨機(jī)場的具體算法

條件隨機(jī)場(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，結(jié)合了最大熵模型和隱馬爾可夫模型的特點(diǎn)，是一種無向圖模型，近年來在分詞、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識別等序列標(biāo)注任務(wù)中取得了很好的效果。條件隨機(jī)場是一個典型的判別式模型，其聯(lián)合概率可以寫成若干勢函數(shù)聯(lián)乘的形式，其中最常用的是線性鏈條件隨機(jī)場。若讓x=(x1，x2，…xn)表示被觀察的輸入數(shù)據(jù)序列，y=(y1，y2，…yn)表示一個狀態(tài)序列，在給定一個輸入序列的情況下，線性鏈的CRF模型定義狀態(tài)序列的聯(lián)合條件概率為p(y|x)=expZ(x)=其中:Z是以觀察序列x為條件的概率歸一化因子；fj(yi-1，yi，x，i)是一個任意的特征函數(shù)；是每個特征函數(shù)的權(quán)值。　　CRF的算法實(shí)現(xiàn)目前已經(jīng)有多個知名的開源項(xiàng)目，并且已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在學(xué)術(shù)界研究以及工業(yè)界應(yīng)用當(dāng)中。

條件隨機(jī)場的具體算法

3，什么是條件隨機(jī)場

最近一種新的分類方法“條件隨機(jī)場”被用于中文分詞和詞性標(biāo)注等詞法分析工作，一般序列分類模型常常采用隱馬模型（HMM），像基于類的中文分詞。但隱馬模型中存在兩個假設(shè)：輸出獨(dú)立性假設(shè)和馬爾可夫性假設(shè)。其中，輸出獨(dú)立性假設(shè)要求序列數(shù)據(jù)嚴(yán)格相互獨(dú)立才能保證推導(dǎo)的正確性，而事實(shí)上大多數(shù)序列數(shù)據(jù)不能被表示成一系列獨(dú)立事件。而條件隨機(jī)場則使用一種概率圖模型，具有表達(dá)長距離依賴性和交疊性特征的能力，能夠較好地解決標(biāo)注（分類）偏置等問題的優(yōu)點(diǎn)，而且所有特征可以進(jìn)行全局歸一化，能夠求得全局的最優(yōu)解。

提出問題的和回答問題的都是高手

DRF也可以應(yīng)用于機(jī)構(gòu)名自動識別中。

條件隨機(jī)場的最大優(yōu)勢就是可以解決隱馬爾科夫隨機(jī)場的獨(dú)立性假設(shè)問題，同是可以加入任意先驗(yàn)，但缺點(diǎn)是其求解推理難度較大。

什么是條件隨機(jī)場

4，如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場模型它和HMM有什么區(qū)別

第一步，modeling，設(shè)計(jì)一個大的概率分布，描述所有隨機(jī)變量之間的關(guān)系。圖模型的精髓是把一個大的，包含很多隨機(jī)變量的復(fù)雜分布，寫成若干個小的，相對簡單的factor的乘積，其中每個factor僅僅包含一小部分隨機(jī)變量。想想高票答案里面的那個類比圖（tutorial里的Fig 2.4），每個節(jié)點(diǎn)代表什么？有向圖的每一個邊代表什么？無向圖呢？里面的小黑方塊是什么意思？第二步，training，parameter estimation, 也就是根據(jù)數(shù)據(jù)，找到模型的參數(shù)的最佳估計(jì)。這是一個將模型fit進(jìn)data的過程。我們在第一步中定義了一些變量，假設(shè)了這些變量之間的關(guān)系，比如我們假設(shè)A和B是線性關(guān)系，但在training之前，我們并不知道A是B的多少倍。請回憶線性回歸的參數(shù)估計(jì)是怎么做的。從更電子工程的角度來說，這一步驟可以理解為一個system identification的過程。第三步， inference，prediction, 作預(yù)測，在這個已經(jīng)確定好參數(shù)的系統(tǒng)里，有了新的輸入，

隱馬爾可夫（hmm）好講，簡單易懂不好講。我認(rèn)為 @者也的回答沒什么錯誤，不過我想說個更通俗易懂的例子。還是用最經(jīng)典的例子，擲骰子。假設(shè)我手里有三個不同的骰子。第一個骰子是我們平常見的骰子（稱這個骰子為d6），6個面

5，如何輕松愉快地理解條件隨機(jī)場

廚房換氣扇的安裝和保養(yǎng) 廚房換氣扇一般有單向和雙向兩種。單向的可有效排出室內(nèi)各種有害氣體；雙向的除排氣外, 還能抽進(jìn)新鮮空氣。換氣扇如安裝在窗上, 可將面框取下, 把箱殼用螺絲釘緊固在窗框或另制的安裝孔板上即可。如裝在墻孔中, 需做一個與換氣扇尺寸相當(dāng)?shù)哪究? 嵌入墻內(nèi),然后將面框取下, 將箱殼用螺釘緊固在木框上, 再裝上面框, 接通電源即可。安裝時(shí), 高度應(yīng)離地面2。3米左右, 不能安裝在火焰直接燒烤的地方。單向換氣扇, 只要按動開關(guān), 電機(jī)按逆時(shí)針方向運(yùn)轉(zhuǎn), 同時(shí)百葉窗自動打開, 進(jìn)行排氣。如系雙向換氣扇, 在排氣運(yùn)轉(zhuǎn)后, 再拉開關(guān), 電機(jī)則順時(shí)針方向運(yùn)轉(zhuǎn), 進(jìn)行吸氣；第三次拉動開關(guān)后, 百葉窗與電機(jī)同時(shí)關(guān)閉, 能防塵、阻雨、遮陽、擋風(fēng)。換氣扇應(yīng)每隔2個月左右, 在電機(jī)前后蓋的加油孔中注入機(jī)油, 經(jīng)常用軟布蘸清潔劑或肥皂水, 擦洗扇框和扇葉。忌用汽油、酒精等對塑料、金屬有腐蝕作用的液體擦洗。換氣扇易沾滿油污，影響扇葉的轉(zhuǎn)動，不利于排除煙塵，所以應(yīng)每半年徹底清除一次。清洗時(shí)首先拔下電源插頭，拆下前蓋、葉輪、進(jìn)風(fēng)柵窗，用溫堿水或?qū)Ｓ们逑磩┤コ臀?，再用布擦干。在清洗過程中注意避免接線盒等物件沾上水，影響紅外線緣度。換氣扇上黏糊糊的油漬可用面粉擦掉...

搜一下：如何輕松愉快地理解條件隨機(jī)場

6，如何用簡單易懂的例子解釋條件隨機(jī)場模型

隱馬爾可夫（HMM）好講，簡單易懂不好講。我認(rèn)為 @者也的回答沒什么錯誤，不過我想說個更通俗易懂的例子。還是用最經(jīng)典的例子，擲骰子。假設(shè)我手里有三個不同的骰子。第一個骰子是我們平常見的骰子（稱這個骰子為D6），6個面，每個面（1，2，3，4，5，6）出現(xiàn)的概率是1/6。第二個骰子是個四面體（稱這個骰子為D4），每個面（1，2，3，4）出現(xiàn)的概率是1/4。第三個骰子有八個面（稱這個骰子為D8），每個面（1，2，3，4，5，6，7，8）出現(xiàn)的概率是1/8。假設(shè)我們開始擲骰子，我們先從三個骰子里挑一個，挑到每一個骰子的概率都是1/3。然后我們擲骰子，得到一個數(shù)字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。不停的重復(fù)上述過程，我們會得到一串?dāng)?shù)字，每個數(shù)字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一個。例如我們可能得到這么一串?dāng)?shù)字（擲骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4 這串?dāng)?shù)字叫做可見量鏈。但是在隱馬爾可夫模型中，我們不僅僅有這么一串可見量鏈，還有一串隱含量鏈。在這個例子里，這串隱含變量鏈就是你用的骰子的序列。比如，隱含量鏈有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般來說，HMM中說到的馬爾可夫鏈其實(shí)是指隱含量鏈，因?yàn)殡[含量（骰子）之間存在轉(zhuǎn)換概率的。在我們這個例子里，D6的下一個狀態(tài)是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一個狀態(tài)是D4，D6，D8的轉(zhuǎn)換概率也都一樣是1/3。這樣設(shè)定是為了最開始容易說清楚，但是我們其實(shí)是可以隨意設(shè)定轉(zhuǎn)換概率，或者轉(zhuǎn)換概率分布的。比如，我們可以這樣定義，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。這樣就是一個新的HMM。同樣的，盡管可見量之間沒有轉(zhuǎn)換概率，但是隱含量和可見量之間有一個概率叫做emission probability（發(fā)射概率？沒見過中文怎么說的。。。）。對于我們的例子來說，六面骰（D6）產(chǎn)生1的emission probability是1/6。產(chǎn)生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我們同樣可以對emission probability進(jìn)行其他定義。比如，我有一個被賭場動過手腳的六面骰子，擲出來是1的概率更大，是1/2，擲出來是2，3，4，5，6的概率是1/10。

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