條件隨機(jī)場模型是由Lafferty在2001年提出的一種典型的判別式模型。它在觀測序列的基礎(chǔ)上對目標(biāo)序列進(jìn)行建模,重點(diǎn)解決序列化標(biāo)注的問題條件隨機(jī)場模型既具有判別式模型的優(yōu)點(diǎn),又具有產(chǎn)生式模型考慮到上下文標(biāo)記間的轉(zhuǎn)移概率,以序列化形式進(jìn)行全局參數(shù)優(yōu)化和解碼的特點(diǎn),解決了其他判別式模型(如最大熵馬爾科夫模型)難以避免的標(biāo)記偏置問題。

 

 

    條件隨機(jī)場理論（CRFs）可以用于序列標(biāo)記、數(shù)據(jù)分割、組塊分析等自然語言處理任務(wù)中。在中文分詞、中文人名識別、歧義消解等漢語自然語言處理任務(wù)中都有應(yīng)用，表現(xiàn)很好。

 

目前基于 CRFs 的主要系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)有 CRF，F(xiàn)lexCRF，CRF++

缺點(diǎn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的条件随机场(conditional random fields) 及代码实现的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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