1.CRF定义： Conditional Random Fields-条件随机场是一种判别模型，可以用于预测序列数据，通过使用过去的上下文信息，使模型达到更好的预测效果。2.CRF应用： NLP 领域有很多应用。 例如 ：Parts-of-Speech tagging，这个任务依赖之前的单词，通过使用 feature functions ，可以用
# 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：条件随机场，一种机器学习技术。给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率分布模型。以一组词性标注为例，给定输入X={我，喜欢，学习}，那么输出为Y={名词，动词，名词}的概率应该为最大。输入序列X又称为观测序列，输出序列Y又称为状态序列。这个状态序列构成马尔可夫随机场，所以根据观测序列，得出状态序列的概率就包括，前一个状态转化为后一状态的概率（即转移概率）和状态变量到观测变量
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2023-08-29 16:08:20
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作者：20届 ERIC写在前面：本人刚刚入门NLP三个月，希望通过记录博客来巩固自己的知识，增进对知识的理解。本人在进行序列标注(sequence tagging)方面的学习时，最先接触到两个经典的统计学习方法：一个是HMM(隐马尔可夫模型)，一个是CRF(条件随机场)。在查阅CRF有关的文章时，发现大体分为两类：一类硬核解析，从公式出发；一类重视概念，从原理出发。很多博文都写的很好，不过本人认为
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2024-02-01 07:55:40
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CRF模型构建crf = sklearn_crfsuite.CRF(c1 = 0.1,c2 = 0.1,max_iterations=100,
all_possible_transitions=True)
crf.fit(X_train,y_train)1、条件随机场CRF概述将之前所有的观测作为未来预测的依据是不现实的，因为其复杂度会随着观测
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2024-01-02 13:37:40
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什么是CRFCRF是给定随机变量X的条件下，随机变量Y的马尔科夫随机场（概率无向图）。这里主要介绍在线性链上的特殊的条件随机场，称为线性链条件随机场，可用于序列标注等问题。线性链条件随机场如下图所示，输出变量仅与输入变量以及相邻输出变量有连线。CRF的参数化表示CRF通常存在两类特征函数，第一类特征函数是定义在边上的特征函数，称为转移函数，依赖于当前和前一个位置；第二类特征函数是定义在结点的特征函
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2023-07-25 07:08:27
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NLP基础- CRF 条件随机场一、概念二、LSTM和CRF三、CRF特征函数四、CRF条件概率五、CRF简单例子六、CRF的三个问题 CRF 条件随机场算法通常用于序列标注的任务，例如给定一个输入序列 X= (x1, x2, x3, …, xn)，求输出的序列 Y = (y1, y2, y3, …, yn)。例如在中文分词中，X 即是输入的句子，Y 是句子中每一个单词对应的分词中的目标 (s,
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2023-06-08 19:45:41
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NLP：自然语言和处理两部分发展历程香农提出信息熵的概念NLP发源于1950年。图灵于该年提出图灵测试NLP规则时代乔姆斯基文法规则定义的上下文无关法规则NLP统计时代马尔可夫性质的模型（语言模型、隐马尔可夫模型）神经语言模型 将神经网络和语言模型相结合，为历史上第一次使用神经网络得到词嵌入矩阵条件随机场CRF，为序列标注问题的利器LDA模型提出的概念图模型提出分布式假设理论，为词嵌入技术提供理论
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2023-07-08 11:33:05
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命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是NLP几个经典任务之一，通俗易懂的来说，他就是从一段文本中抽取出需求的关键词，如地名，人名等。如上图所示，Google、IBM、Baidu这些都是企业名、Chinese、U.S.都是地名。就科学研究来说，命名实体是非常通用的技术，类似任务型对话中的槽位识别（SlotFilling）、基础语言学中的语义角色标注（SemanticR
原创
2020-11-22 17:49:23
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx一、简介 Macropodus自然语言处...
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2021-10-25 15:26:23
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条件随机场（Conditional random field，CRF）是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场常用于序列标注问题，比如命名实体识别等。从下面几个方面入手：一、 条件随机场的概念二、条件随机场的公式三、 条件随机场的求解四、 条件随机场与HMM的区别五、 条件随机场的Python实现一、 条件随机场的概念
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2024-01-22 07:05:58
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（一）写在前面 在工业场景中，针对问题的解决方法和学术场景有着明显的差异。简单来说，学术场景下侧重于对于模型和trick的挖掘，而工业场景下则是以业务目标为目的。同一个NLP项目在工业场景下所处于不同的阶段所使用的核心方法也不同。例如，在项目探索期（尤其业务侧没有明确的标注规范时），改阶段的特点是需要多次调整标注标准、同时标注同学的准确性参差不齐普遍不高。在这样的背景下我们如果想要通过标注反哺标
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2023-11-03 15:53:27
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保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 五一. 损失函数二. 精度计算三. 模型编译四. 模型训练五. 代码下载 上一篇文章 我们实现了数据的增强和数据读入 Generator, 那现在能不能进行训练了呢? 还是不行. 因为还有一个特别重要也是很多人最棘手问题: 损失函数一. 损失函数Faster R-CNN 的损失函数跟其他常见的分类损失函数不一样. 我们入门时学的分类网络的损失函
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2024-08-05 20:27:45
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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
2021-07-13 14:34:10
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本文对李航《统计学习方法》中的条件随机场章节进行了梳理和代码实现。
原创
2023-07-17 10:58:28
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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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条件随机场(conditional random fields，简称 CRF，或CRFs)，是一种判别式概率模型，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。条件随机场是条件概率分布模型P(Y|X)，表示的是给定一组输入随机变量X的条件下另一组输出随机变量Y的马尔可夫随机场，也就是说CRF的特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。知识框架马尔可夫过程定义：假设一个随机过程中， 时刻的状
原创
2021-02-04 21:14:51
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Datawhale作者：丁媛媛，Datawhale优秀学习者寄语：本文先对马尔可夫过程及隐马尔可夫算法进行了简单的介绍；然后，对条件随机场的定义及其三种形式进行了详细推导；最后，介绍...
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2021-08-30 16:58:44
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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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