条件随机场介绍（1）—— An Introduction to Conditional Random Fields

条件随机场介绍

原文：An Introduction to Conditional Random Fields

作者：

Charles Sutton (School of Informatics, University of Edinburgh, Edinburgh, EH8 9AB, UK)
Andrew McCallum (Department of Computer Science, University of Massachusetts, Amherst, MA, 01003, USA)

翻译整理：Juworchey

摘要

许多数据分析任务需要对大量相互依赖或者依赖于其他可观测变量的变量进行预测。结构化预测方法本质上是分类方法与图模型的结合。这类方法将图模型对多元数据简洁的建模能力，与分类方法能够利用大量特征进行预测的能力相结合。本文介绍条件随机场（conditional random fields, CRF），这是一种流行的用于结构化预测的概率方法。条件随机场被广泛的应用于各领域，包括自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等。本文介绍了条件随机场的推断和参数估计方法，以及实现大规模条件随机场可能会涉及到的实践问题。此外，本文希望对各领域的从业人员有所帮助，因此对概率图模型的知识不做任何前提假设。

时间： 2024-11-10 12:03:20

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参考文献 [1] S.M.AjiandR.J.McEliece,"Thegeneralizeddistributivelaw,"IEEETrans- actions on Information Theory, vol. 46, no. 2, pp. 325–343, 2000. [2] Y.Altun,I.Tsochantaridis,andT.Hofmann,"HiddenMarkovsupportvector machines," in Internation

An Introduction to Conditional Random Fields论文摘要（翻译：Trey；审校：Shooya）

摘要:通常,我们希望预测大量的,正如依赖于其他观察到的变元一样,互相间同样存在依赖的变元.结构化的预测模型,本质上是分类方法和图形化建模的结合,这些预测模型将图形化模型对多变元数据的有效建模能力,以及分类方法通过使用大的输入特征集来作出预测的能力结合起来.本指引讨论用于结构化预测的一个流行的概率模型--条件随机域.条件随机域广泛应用于自然语言处理.计算机视觉,以及生物信息学.我们讨论推理的方法以及条件随机域的参数估计,包括实现大规模条件随机域的实际问题.我们并没有假设读者具备任何图形化建模的预备

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1.Structured prediction methods are essentially a combination of classification and graphical modeling. 2.They combine the ability of graphical models to compactly model multivariate data with the ability of classification methods to perform predicti

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4. 推断 高效的推断算法对条件随机场的训练和序列预测都非常重要.主要有两个推断问题:第一,模型训练之后,为新的输入\(\mathbf{x}\)确定最可能的标记\(\mathbf{y}^* = \arg \max_{\mathbf{y}} p(\mathbf{y}|\mathbf{x})\):第二,如第5部分所述,参数估计常要求计算标记子集上的边缘分布,例如节点的的边缘分布\(p(y_t|\mathbf{x})\)和边上的边缘分布\(p(y_t,y_{t-1}|\mathbf{x})\).这两个

（转）Image Segmentation with Tensorflow using CNNs and Conditional Random Fields

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条件随机场(Conditional Random Fields)入门篇

1.1 引言 关系数据有两个特征: 1 待建模实体概率不独立.2 待建模的实体往往有很多特征可以帮助分类.例如,分类网页时,网页的文字信息可以提供很多信息,但网页间的超链接也可以帮助分类.[Tasker et al., 2012] 图模型是一种利用实体间概率依赖性的自然形式,通常,图模型用来表示联合分布P(x,y), y 表示的是期望的预测,x则表示可见的待待建模实体,类似于mechine learing的 输入x(i)与类标记y,但是对非独立变量的联合分布建模会很困难,因为根据乘法公式P(x,

NLP —— 图模型（二）条件随机场（Conditional random field，CRF）

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P

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