声明：本文主要是基于网上的材料做了文字编辑，原创部分甚少。參考资料见最后。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model。HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional Random Field，CR
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2017-05-13 20:28:00
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这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点，HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化，而CRF模型中，统计了全局概率，在 做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。举个例
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2022-12-19 17:37:40
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目录1、最大熵原理1.1 离散情形1.2 连续情形2、最大熵模型3、拉格朗日乘子法4、最大熵模型学习 5、极大似然估计6、模型学习的最优化算法1. 梯度下降法——经典1.1 求极小值原理 1.2 梯度下降法求最大熵模型——求条件概率分布2. 牛顿法、拟牛顿法2.1 牛顿法求零点2.2 牛顿法求极小值 2.3 拟牛顿法——DFP算法和BFGS算法2.4 拟牛顿法应用于最
作者：Scofield链接：https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的。一个都没
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2018-06-03 23:17:00
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https://blog.csdn.net/qq_29828623/article/details/51457895 CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注;HMM一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设，导致其不能考虑上下文的特征，限制了特征的选择，而MEMM模型则解决了这一问题，可以任意的选择特征，但由于其在每一节点都要进行归一化，所以只能找到局部的...
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2018-08-19 09:42:11
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http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f010109z3.html首先，CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模，像词性标注，True casing。但隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设，导致其不能考虑上下文的特...
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2015-01-04 14:35:00
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阅读本文时，建议阅读《隐马尔可夫链真相——从理论证明、算法实现到实际应用》一文，了解一些相关模型。要介绍条件随机场，不得不从概率图模型说起。概率图模型 什么是图呢？简单来说图是由一些顶点（Vertex）和连接顶点的边（edge）构成。所有顶点的集合记为V，边的集合记为E，那么图就可以表示为G=<V,E>，图按照是否有方向，分为有向图和无向图，...
原创
2021-07-15 11:41:15
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一、HMM HMM属于生成模型，模型中2个假设：输出观测值之间相互独立；齐次一阶Markov,即状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关。二、MEMM 求和的作用在概率中是归一化，但是这里归一化放在了指数内部，管这叫local归一化。 来了，viterbi求解过程，是用dp的状态转移公式（MEMM的没展开，请参考CRF下面的公式），因为是局部归一化，所以MEMM的viterbi的转移公式的第二部分
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2024-04-07 12:45:20
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感想CRF,HMM和HEMM我也用心的学过，可能公式没有怎么推过，这三个模型还是蛮复杂的列标...
原创
2022-08-12 08:28:33
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一、CRF的由来HMM->MEMM->CRF 二、HMM到MEMM MEMM打破了HMM的观测条件独立假设 三、MEMM到CRF CRF克服了MEMM的label bias problem问题 参考文献： 【1】【中文分词】条件随机场CRF 【2】【NLP】基于自然语言处理角度谈谈CRF(二)
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2019-02-15 10:53:00
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1. HMM vs MEMM vs CRFHMM -> MEMMHMM模型中存在两个假设：输出观察值之间严格独立。MEMM解决了HMM输出独立性假设的问题。因为HMM只限定在了观测与状态之间的依赖，而MEMM引入自定义特征函数，不仅可以表达观测之间的依赖，还可表示当前观测与前后多个状态之间的复杂依赖。状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关。但实际上序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序
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2023-10-13 12:00:48
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前言 本文介绍了隐马尔可夫模型 (HMM)、最大熵马尔可夫模型 (MEMM) 和条件随机场 (CRF) 的比较分析。 HMM、MEMM 和 CRF 是三种流行的统计建模方法，通常应用于模式识别和机器学习问题。 让我们更详细地探讨每种方法。一、隐马尔可夫模型 (HMM) “隐藏”一词象征着只有系统发布的符号是可观察的，而用户无法查看状态之间的底层随机游走。 该领域的许多人将 HMM 视为有限状态机。
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2024-06-06 11:02:14
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1.朴素贝叶斯分类器（NBs：Naive Bayes） 贝叶斯网络： 2.最大熵模型（MEM：Maximum Entropy Model） 3.隐马尔可夫模型（HMM：Hidden Markov Models） 4.最大熵马尔可夫模型（MEMM：Maximum Entropy Markov Mode
原创
2022-07-15 22:03:46
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第六章 隐式马尔可夫模型与最大熵模型马尔可夫模型发展出了隐式马尔可夫模型HMM和最大熵模型MaxEnt，与马尔可夫有关的最大熵模型称为最大熵马尔可夫模型MEMM。HMM和MEMM都是序列分类器。给定一个单元(单词、字母、语素、句子等)的序列，可以计算在可能的标号上的概率分布，并选择最好的标号序列。在语音和语言处理中，到处都会遇到序列分类的问题。MaxEnt并不是序列分类器，因为它常把一个类指派给一
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2024-04-18 09:25:37
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在 volatility2 以及 volatility3 beta 版本中，允许使用 procdump 来转储进程， 但这一插件在新版本的 volatility3 中被取消，我们应该使用： python vol.py -f mydump.vmem -o <out_path> windows.memm ...
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2021-08-17 11:47:00
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CRF简介CRF是序列标注场景中常用的模型，比HMM能利用更多的特征，比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。[gerative-discriminative.png] CRF训练这类耗时的任务，还是交给了用C++实现的CRF++。关于CRF++输出的CRF模型，请参考《CRF++模型格式说明》。 CRF解码解码采用维特比算法实现。并且稍有改进，用中文伪码与白
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2019-02-27 09:27:52
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双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源：http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html CRF简介 CRF是序列标注场景中常用的模型，比HMM能利用更多的特征，比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。 CRF训练 这类耗时的任务，还是交给了用C++实现的CRF++。关于CRF
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2024-02-26 19:36:08
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问题引入在这块面试中问到的比较少在项目中用到的话，那可能会你问一下。那到底HMM和CRF有啥区别呢？问题解答在解决这个问题之前，我们需要先了解一下某些基本的定义。HMM和CRF这些模型通常是出现在序列标注中，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional
原创
2021-01-29 20:36:49
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01.下列属于无监督学习的是：A.k-meansB.SVMC.最大熵D.CRF正确答案：A解析：A是聚类，BC是分类，D是序列化标注，也是有监督学习。202.下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势（）A.特征灵活B.速度快C.可容纳较多上下文信息D.全局最优正确答案：B解析：CRF的优点：特征灵活，可以容纳较多的上下文信息，能够做到全局最优CRF的缺点：速度慢CRF没有HMM那样严
原创
2021-03-26 19:07:49
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序列标注模型 背景知识序列标注模型被广泛应用于文本处理相关领域，例如分词、词性标注、命名实体识别等方面。现有的序列标注模型主要有HMM，MEMM 以及 CRF，通过对这几种自然语言处理中常用的序列标注模型进行对比，分析其各自的优缺点。在介绍三种序列标注模型之前，首先需了解下产生式模型与判别式模型的概念，二者在分类器中经常被提
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2023-07-28 08:24:21
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