条件随机场(CRF)与隐马尔科夫模型(HMM)
来源:互联网 发布:听歌识曲最好的软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 14:56
CRF(Conditional Random Field) 条件随机场
是近几年自然语言处理领域常用的算法之一,常用于句法分析、命名实体识别、词性标注等。在我看来,CRF就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM),两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型,只不过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;而CRF反过来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。由于两者模型主干相同,其能够应用的领域往往是重叠的,但在命名实体、句法分析等领域CRF更胜一筹。当然你并不必须学习HMM才能读懂CRF,但通常来说如果做自然语言处理,这两个模型应该都有了解。
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