conditional random fields

资 源 简 介

conditional random fields

详 情 说 明

条件随机场（Conditional Random Fields）是一种用于建模序列数据的概率图模型，特别适合处理具有依赖关系的结构化预测任务。与隐马尔可夫模型相比，CRF能够考虑整个观察序列的全局特征，避免了独立性假设的限制。

在序列标注任务中，如命名实体识别或词性标注，CRF通过定义特征函数来捕捉输入序列和标签序列之间的依赖关系。模型通过条件概率建模，直接学习给定输入序列时的标签序列分布，而不是联合概率分布。

训练过程通常采用最大似然估计，利用梯度下降等优化算法调整特征权重。解码阶段使用维特比算法寻找最优标签序列。CRF的优势在于可以灵活地融入各种特征，包括当前词特征、上下文窗口特征甚至整个句子的全局特征。