《條件隨機(jī)場CRF》課件_第1頁
《條件隨機(jī)場CRF》課件_第2頁
《條件隨機(jī)場CRF》課件_第3頁
《條件隨機(jī)場CRF》課件_第4頁
《條件隨機(jī)場CRF》課件_第5頁
已閱讀5頁，還剩2頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

條件隨機(jī)場CRF介紹一個(gè)強(qiáng)大的序列建模方法，它可以用于許多不同的自然語言處理任務(wù)。定義定義基于一些已知輸入來預(yù)測一些未知輸出的概率模型。優(yōu)點(diǎn)可以靈活地定義特征函數(shù)，與其他序列建模方法相比更加靈活。模型結(jié)構(gòu)1網(wǎng)格型結(jié)構(gòu)每個(gè)位置都是相互獨(dú)立的，可以使用全局標(biāo)注算法進(jìn)行訓(xùn)練。2鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)序列的每個(gè)元素都依賴于前一個(gè)和后一個(gè)元素，標(biāo)簽也是這樣。3層次型結(jié)構(gòu)通過一些上下文嵌套來模擬更加復(fù)雜的問題。特征函數(shù)定義將輸入和輸出映射到實(shí)數(shù)特征上的函數(shù)。作用它們將輸入和輸出中的信息捕捉到特征向量中，以便可以對序列進(jìn)行分類或標(biāo)注。模型學(xué)習(xí)1參數(shù)化每個(gè)特征都有一個(gè)關(guān)聯(lián)的參數(shù)，模型就是對其進(jìn)行定義和估計(jì)的過程。2參數(shù)估計(jì)方法利用最大似然估計(jì)和梯度下降等方法來調(diào)整模型參數(shù)。應(yīng)用場景分詞在自然語言處理中，通過將句子分解成獨(dú)立的單詞，可以更好地進(jìn)行后續(xù)處理，如句法分析等。命名實(shí)體識別可以在句子中識別出特定的實(shí)體，如人名、地名或組織名等。序列標(biāo)注可以標(biāo)注文本中的各種詞性和語義，如命名實(shí)體、詞性等。參考文獻(xiàn)[1]Lafferty,J.,McCallum,A.,&Pereira,F.(2001).Conditionalrandomfields:Probabilisticmodelsforsegmentingandlabelingsequencedata.*Proceedingsoftheinternationalconferenceonmachinelearning(ICML)*.[2]Sutton,C.,&McCallum,A.(2010).Anintroductiontoconditionalrandomfields.*FoundationsandTrends

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論