Maximum Entropy Markov Models for Information Extraction and Segmentation

1.The use of state-observation transition functions rather than the separate transition and observation functions in HMMs allows us to model transitions in terms of multiple, nonindependent features of observations, which we believe to be the most valuable contribution of the present work.

Maximum Entropy Markov Models for Information Extraction and Segmentation

时间： 2024-07-30 10:09:16

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熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory .今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好的模型:若概率模型需要满足一些约束,则最大熵原理就是在满足已知约束的条件集合中选择熵最大模型.最大熵原理指出,对一个随机事件的概率分布进行预测时,预测应当满足全部已知的约束,而对未知的情况不要做任何主

[IR] Information Extraction

阶段性总结 Boolean retrieval 单词搜索 [Qword1 and Qword2]               O(x+y) [Qword1 and Qword2]- 改进: Galloping Search   O(2a*log2(b/a)) [Qword1 and not Qword2]        O(m*log2n)  [Qword1 or not Qword2]           O(m+n) [Qword1 and Qword2 and Qword3 and ...

隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Models）

理论部分转载自:http://blog.csdn.net/likelet/article/details/7056068 手动计算例子转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_953f8a550100zh35.html 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直

HDU 4868 Information Extraction

看到这道题时我的内心是奔溃的,没有了解过HTML,只能靠窝的渣渣英语一点一点翻译啊TT. Information Extraction 题意:(纯手工翻译,有些用词可能在html中不是一样的,还多包涵)从HTML文档中提取信息,用一种特殊的格式输出.HTML文件的定义如下:HTML:   是一种超文本标记语言.标记语言是由一系列的标记组成的. 标签描述文档内容.HTML文件由标签和文本组成.标签:   HTML使用标签来实现他的语法. 标签由特殊的字符(如: ‘<’, ‘>’ and ‘/’)

NLP | 自然语言处理 - 标注问题与隐马尔科夫模型（Tagging Problems, and Hidden Markov Models）

什么是标注? 在自然语言处理中有一个常见的任务,即标注.常见的有:1)词性标注(Part-Of-Speech Tagging),将句子中的每个词标注词性,例如名词.动词等:2)实体标注(Name Entity Tagging),将句子中的特殊词标注,例如地址.日期.人物姓名等. 下图所示的是词性标注的案例,当输入一个句子时,计算机自动标注出每个词的词性. 下图所示的是实体标注的案例,当输入一个句子时,计算机自动标注出特殊词的实体类别. 粗略看来,这并不是一个简单问题.首先每个词都可能有多个含义,

[阅读笔记]Zhang Y. 3D Information Extraction Based on GPU.2010.

1.立体视觉基础 深度定义为物体间的距离 视差定义为同一点在左图(reference image) 和右图( target image) 中的x坐标差. 根据左图中每个点的视差得到的灰度图称为视差图. 那么根据三角几何关系可以由视差(xR - xT ) 计算出深度.b=camera基线距离,f=焦距. 离相机越近的视差越大,表现在视差图上越亮.

Maximum Entropy Model(最大熵模型)初理解

1,简单概率知识理解 1.1 随机变量(random variable) 表示随机现象(在一定条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象)各种结果的实值函数(一切可能的样本点).如掷一颗骰子,它的所有可能结果是出现1点.2点.3点.4点.5点和6点 ,若定义X为掷一颗骰子时出现的点数,则X为一随机变量.随机变量   X∈{1,2,3,4,5,6}.

条件随机场介绍（7）—— An Introduction to Conditional Random Fields

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

图像处理与机器视觉行业分析

图像处理与机器视觉 一 行业分析 数字图像处理是对图像进行分析.加工.和处理,使其满足视觉.心理以及其他要求的技术.图像处理是信号处理在图像域上的一个应用.目前大多数的图像是以数字形式 存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理.此外,基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位. 数字图像处理是信号处理的子类, 另外与计算机科学.人工智能等领域也有密切的关系. 传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上,比如降噪.量化等.然而,图像属于二维信号,和一维信号相比,它有自己特殊的一