# CRF（条件随机场）在自然语言处理中的应用
条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种用于标注和分割序列数据的概率图模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域，例如命名实体识别（NER）、词性标注和文本分类等。本文将介绍CRF的基本概念，应用场景，并提供一个简单的Python代码示例，帮助读者了解其在NLP中的实际应用。
## CRF的基本概念
条件随
CRF常用在序列标注任务中，是找出一个隐藏状态序列，使得在该隐藏状态（简称状态）序列下对应的观测序列出现的概率最大，本质上是一个token分类问题。以常见的中文NER任务为例，需要找出每一个中文字符对应的状态标签（BIOS标签体系），即隐藏在每一个观测字符之后的状态，也即给每一个字符做分类。
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2023-10-27 00:48:42
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http://www.hankcs.com/nlp/parsing/crf-sequence-annotation-chinese-dependency-parser-implementation-based-on-java.html这是一个基于CRF的中文依存句法分析器，内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，解码采用特化的维特比后向算法。
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2023-09-10 21:51:44
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这份代码来自于苏剑林 # -*- coding:utf-8 -*-
from keras.layers import Layer
import keras.backend as K
class CRF(Layer):
"""纯Keras实现CRF层
CRF层本质上是一个带训练参数的loss计算层，因此CRF层只用来训练模型，
而预测则需要另外建立模型，但是
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2023-09-08 18:17:51
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pip install pycryptodome 3.9.9
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2023-06-20 10:44:22
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原文链接文章目录 [隐藏]1 准备数据2 将姓名转化为Tensors3 构建神经网络4 检验我们构建的RNN网络5 具体思路：6 准备训练RNN7 训练RNN网络8 绘制训练误差9 手动检验训练的模型10 思考Exercises本文我们构建基于字母层级（粒度是字母而不是单词或者单个的字） 循环神经网络RNN 来姓名进行分类预测。在每一次循环过程中，字母层级的RNN 会
# CRF的Java实现
条件随机场（CRF，Conditional Random Fields）是一种强大的概率图模型，常用于序列标注和标记任务，如自然语言处理中的词性标注、命名实体识别等。相比于隐马尔可夫模型（HMM），CRF通过全局特征以及全序列信息，将模型训练与预测能力提升至新的高度。
在本文中，我们将介绍怎样在Java中实现CRF，包括类定义、特征提取以及模型训练与预测，并提供相应的
# BERT、BiLSTM与CRF的结合：Python代码实现
在自然语言处理（NLP）领域，BERT、双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）是常用的技术组合，用于解决诸如序列标注、命名实体识别等任务。本文将阐述这三者的概念和作用，并通过Python代码示例展示如何搭建一个简单的序列标注模型。
## BERT：预训练语言模型
BERT（Bidirectional Encod
JDK 13 于 2019 年 9 月 17 日正式发布。新版本主要包含五个特性JEP 350: Dynamic CDS ArchivesJEP 351: ZGC: Uncommit Unused MemoryJEP 353: Reimplement the Legacy Socket APIJEP 354: Switch Expressions (Preview)JEP 355: Text Bl
概率有向图又称为贝叶斯网络，概率无向图又称为马尔科夫网络。具体地，他们的核心差异表现在如何求 ，即怎么表示 这个的联合概率。 概率图模型的优点： 提供了一个简单的方式将概率模型的结构可视化。通过观察图形，可以更深刻的认识模型的性质，包括条件独立性。高级模型的推断和学习过程中的复杂计算可以利用图计算来表达，图隐式的承载了背后的数学表达式
而实际上，在上图中，状态1偏向于转移到状态2，而状态2总倾向于停留在状态2，这就是所谓的标注偏置问题，由于分支数不同，概率的分布不均衡，导致状态的转移存在不公平的情况。...
原创
2021-07-13 14:34:10
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注：本篇文章假设你已经看过CRF(条件随机场)与Viterbi(维特比)算法原理详解（侵权则删），但是对Pytorch的Tutorials中BiLSTM-CRF中关于CRF的代码还有些许的疑惑。代码分析假设有句子 “ 我爱饭 ”句子经过分词，得到 “我”、“爱”、“饭” 这三个词（意思是句子的长度为3）标签集合={‘START’ 、'N 、 ‘V’、‘END’}，START、END表示开始结束标签
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2023-09-17 21:40:01
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/70067113
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2020-03-08 09:02:00
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而实际上，在上图中，状态1偏向于转移到状态2，而状态2总倾向于停留在状态2，这就是所谓的标注偏置问题，由于分支数不同，概率的分布不均衡，导致状态的转移存在不公平的情况。...
原创
2022-03-10 18:09:52
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import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimtorch.manual_seed(1)# some 1维度上最大值的下标 # input: tensor([[2,3...
原创
2023-05-17 15:04:54
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中文实体提取的递归神经网络pytorch
命名实体识别作为序列标注类的典型任务，其使用场景特别广泛。本项目基于PyTorch搭建BiLSTM+CRF模型，实现中文命名识别任务，代码已提交至Github（ GitHub： https://github.com/a2king/ChineseNER_BiLSTM ）。模型该模型是具有CRF层的双区域LSTM神经网络。汉字序列被投影到密集
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2023-10-29 08:56:43
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?crf可谓是NER任务小能手了，所以搞NER就得玩玩crf。⭐torch官方tutorials部分提供的crf链接：点击进入， 该链接里是结合了bi-lstm和crf的代码教程（适合学习CRF原理），不过我看了下这只支持CPU的。⭐我使用的是pytorch-crf库，该crf可支持GPU加速处理（即支持批处理的数据）。 pytorch-crf文档链接：点击进入。 不过文档里的讲解较少，有些
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2023-07-26 22:21:40
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# 使用 CRF 模型进行序列标注的 Java 示例
条件随机场（CRF）是一种常用的概率图模型，广泛应用于序列标注任务，如自然语言处理中的命名实体识别、词性标注等。在本文中，我们将介绍如何在 Java 中使用 CRF 模型，并提供一个简单的代码示例。
## CRF 的基本概念
在使用 CRF 之前，我们需要了解一些基本概念。CRF 是一种判别模型，它通过观察序列的条件概率分布来提高对标签序
原创
2024-08-07 10:30:06
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与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于随机条件场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。CRF简介CRF...
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2015-01-14 17:50:00
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NLP-Beginner 任务四：基于LSTM+CRF的序列标注+pytorch传送门一. 介绍1.1 任务简介1.2 数据集1.3 原数据解释二. 特征提取——Word embedding(词嵌入)三. 神经网络（LSTM+CRF）3.1 LSTM层3.2 CRF层（条件随机场Conditional Random Field）3.2.1 转移矩阵
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2023-09-10 21:41:05
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