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用深度学习做命名实体识别(七)-CRF介绍

上面的例子中没有提到命名实体识别，但其实命名实体识别的原理和上面的例子是一样的，也是用到了linear-CRF，后面会提到。 CRF如何提取特征？...在只有CRF的情况下，上面说的2类特征函数都是人工设定好的。通俗的说就是人工设定了观测序列的特征。人为设定状态特征模板，比如设定“某个词是名词”等。...人为设定转移特征模板，比如设定“某个词是名词时，上一个词是形容词”等。...给定一句话的时候，就根据上面设定的特征模板来计算这句话的特征分数，计算的时候，如果这句话符合特征模板中的特征规则，则那个特征规则的值就为1，否则就为0。实体识别的表现取决于2种特征模板设定的好坏。...此时就有人想到用CRF来解决这个问题。 CRF算法中涉及到2种特征函数，一个是状态特征函数，计算状态分数，一个是转移特征函数，计算转移分数。

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实体识别(2) -命名实体识别实践CRF

Conditional Random Field, 中文名为条件随机场，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（Markov）随机场。...x image.png CRF是一种选择因子的特定方式，换句话说，就是特征函数。...定义因子的 CRF 方法是采用实值特征函数 image.png 与参数 image.png 和 image.png 的线性组合的指数，下面是特征函数与权重参数在时间步上是对应的： image.png...其最重要的功能我认为是采用了特征模板。这样就可以自动生成一系列的特征函数，而不用我们自己生成特征函数，我们要做的就是寻找特征，比如词性等。...比如标注方案采用BISO，效果如下：模板模板是使用CRF++的关键，它能帮助我们自动生成一系列的特征函数，而不用我们自己生成特征函数，而特征函数正是CRF算法的核心概念之一。

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用水浒传为例学习条件随机场

针对这个论断，我们可以写代码实验下 (如果哪位兄弟知道如何数学论证，还请告诉我，谢谢) 。...因此我们可以定义一个特征函数集合，用这个特征函数集合来为一个标准序列打分，根据此选出靠谱的标注序列。...:NN") return 1 else return 0 funcXY = if (output = O and feature="U01:NN") return 1 else return 0 一个特征函数模板会生成...要先把CRF约束成linear chain CRF，然后linear chain CRF和HMM的区别：是判别式模型和生成模型的区别，是函数拟合和概率模型的区别。...建模是对状态转移概率和发射概率进行参数估计，从大量的文档数据中根据统计学来统计。decode过程是使用vertibe算法，利用状态转移概率和发射概率计算最优解答，这是一个生成模型。

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万字长文详解文本抽取：从算法理论到实践（附“达观杯”官方baseline实现解析及答疑）

下图是我们是用CRF++、CRFPP做的特征模板。大家可以看到，图里有U00到U08，最后还有一个字母“B”，B说明它会学习标签间的转移。...所以大家可以看到CRF和HMM最大的不同。我们定义了这样一个特征函数（或者特征模板）。我们还可以人工设置一些特征影响特征模板。...有了这些特征，我们就要计算特征的结果。这时可以迭代训练模型，CRF使用了L-BFGS来训练。最终训练出来的模型可以告诉我们每个特征值对于不同的标签的值是多少，相当于是一个全局最优的值。...CRF的解码较为简单，我们根据当前序列的位置，根据特征的模板生成很多特征函数，直接去查我们的模型，找到其对应的特征函数权重，之后每一个特征函数权重加起来。...这个字生成的Score会有BEMOS相对应的，最终得到一个图，我们就用Viterbi解码，跟前面一样就能解出来了。为什么CRF效果好？因为我们可以定义特征模板，包括了很多上下文比较远的特征。

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达观数据如何打造一个中文NER系统

2.2.2 CRF CRF（Conditional random field，条件随机场）是一种判别式模型。条件随机场是给定随机变量X的情况下，随机变量Y的马尔科夫随机场。...图5：人民日报1998标注语料数据处理后 3.4 模型训练根据我们的NER任务需求及CRF++的训练要求，模型训练需要4个步骤：1，确定标签体系；2，确定特征模板文件；3，处理训练数据文件；4，模型训练...除当前字符外，还使用了其前后3个字，以及上下文的组合作为特征。CRF++会根据特征模版生成相关的特征函数。...图6：特征模板设计 3.4.3 训练数据生成 CRF模型的训练数据是一行一个token，一句话由多行token组成。每一行可以分为多列，除最后一列外，其他列表示特征。...本文所描述的NER系统，单字表示token，并且仅使用字符这一种特征，因此可以根据语料库中每个字在词中的位置和词性，以及所选的标签系统，生成CRF++的训练数据。生成的训练数据如图7所示。 ?

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【NLP】用于序列标注问题的条件随机场（Conditional Random Field, CRF）

机器学习最重要的任务，是根据一些已观察到的证据（例如训练样本）来对感兴趣的未知变量（例如类别标记）进行估计和推测。概率模型提供这样一种描述的框架，将学习任务归结于计算变量的概率分布。...t_k和s_l是特征函数，v_k和u_l是对应的权值 t_k是状态转移函数，v_k是对应的权值；s_l是发射函数，u_l是对应的权值。...下面我们看看在tensorflow里，CRF是怎么实现的，以及我们如何使用他，经过这一段，大家对条件随机场应该就会有一个较为完整的认识了。...我们来做一个总结，CRF是一个在给定某一个随机序列的情况下，求另一个随机序列的概率分布的概率图模型，在序列标注的问题中有广泛的应用。...在本文讲的命名实体识别项目中，自然语言是已知的序列，自然语言经过特征提取过后的logits，是发射矩阵，对应着t_k函数；随机初始化的self.trans矩阵是状态转移矩阵，对应着参数s_l，随着训练的过程不断的优化

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Hanlp中使用纯JAVA实现CRF分词

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。...封面.jpg 开源项目本文代码已集成到HanLP中开源中 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。...图1.JPG 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。...所以第一个字的处理稍有不同，假设第0个字的标签为X，遍历X计算第一个字的标签，取分数最大的那一个。如何计算一个字的某个标签的分数呢？...某个字根据CRF模型提供的模板生成了一系列特征函数，这些函数的输出值乘以该函数的权值最后求和得出了一个分数。该分数只是“点函数”的得分，还需加上“边函数”的得分。

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HMM,MEMM和CRF

HMM是一种生成式模型，定义了联合概率分布，其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。...CRF ? 首先，CRF在给定了观察序列的情况下，对整个的序列的联合概率有一个统一的指数模型。一个比较吸引人的特性是其损失函数的凸面性。...条件随机域(CRF)模型应用到了中文名实体识别中，并且根据中文的特点，定义了多种特征模板。并且有测试结果表明：在采用相同特征集合的条件下，条件随机域模型较其他概率模型有更好的性能表现。...CRF模型的不足：首先，通过对基于CRF的结合多种特征的方法识别英语命名实体的分析，发现在使用CRF方法的过程中，特征的选择和优化是影响结果的关键因素，特征选择问题的好与坏，直接决定了系统性能的高低。...HMM是有向图模型，是生成模型； MEMM模型克服了观察值之间严格独立产生的问题，但是由于状态之间的假设理论，使得该模型存在标注偏置问题。

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概率图模型笔记（PART III）条件随机场简介

「条件随机场」：CRF是马尔科夫随机场的特例，它假设马尔科夫随机场中只有X和Y两种变量，且X一般是给定的输入变量，而Y是我们需要输出的变量（在给定X的条件下）。这样一个马尔科夫随机长就形成了CRF。...例如，在标注问题中，X表示输入观测序列，Y表示对应的输出标记序列。 linear-CRF参数化形式那么对于linear-crf，我们如何将其转换成可以学习的机器学习模型呢？...特征函数第一类是状态特征，定义在Y节点上的特征函数，这类特征函数只和当前节点有关，记为：其中L是定义在该节点的节点特征函数的总个数，i是当前节点在序列的位置。2....第二类是转移特征，定义在边上（Y上下文）的局特征函数，这类特征函数之和当前节点和上一个节点有关，记为：其中K是定义在该节点的局部特征函数的总个数，i是当前节点在序列的位置。...对输入观测序列X中的每一个：计算出所有的可能情况（根据不同假设y组合情况，计算激活的特征函数与权值乘积的和），按照一定的顺序组成矩阵；在所有矩阵计算完成之后，利用这些矩阵可以完成最优序列的求解

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最大熵准则背后的一连串秘密

为啥我觉得最大熵模型是统计建模的中心呢？因为你看看，我们市面上见得到的联合分布和条件分布表达式基本都是其特例或者其边缘分布结果。他们都是在给定随机变量空间和特征函数的条件下的最大熵模型的解。...两种世界观：贝叶斯网络和马尔可夫随机场我们对客观事件发生的可能性大小计算通常转化为了在给定样本空间内求解某概率密度函数，第一个要解决也往往是被忽略的问题是，你选取的随机变量是哪个对象的哪些属性，描述的是生成过程中的哪个阶段...他们之间的关系如何呢？如何对变量复杂繁多，生成过程复杂的事件进行最大熵特征的有效书写，进而完成建模呢？...这样我们对于无须对序列长度建模（往往是给定已知序列的标注）问题，在动态变化的定长序列空间内给出了概率建模思路，即，其生成是基本单元的延展，自然的根据这个动态DAG图，分布函数是每个共享单元内条件概率的乘积...在每个子图内，我们应用最大熵模型的求解结论，去划定真实应用的特征函数（或根据特征模板以及数据自动选择），进而求得在人类知识指导下，这样的样本条件下，在最差情况下最好的解来。

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Linear-chain CRF的推导

而根据具体的任务形式，可以将序列类任务分成两种子类：序列标注任务，对于一段文本，以词或者字符等基本语素为基本单位，模型输出的标签序列与原始文本的语素序列是一一对应的。...生成式模型描述了一些标签如何是如何生成一些特征向量 X，而判别模型直接描述如何分配特征向量 X 一个标签。 CRF 是判别模型。...另外，CRF奏效的一个重要因素是选择子团的计算方式 ,这个函数通常叫势函数，是一组实值特征函数的线性组合，即和、组合，如下公式所示： image.png 直观上我们可以这么理解上面这个公式...幸运的是有了深度学习之后，特征函数不需要我们手动构建。就是partition function，来保证公式是一个正确定义的概率分布，保证所有y出现的概率总和为 1。...4 训练Linear-Chain CRF 我们可以用最大似然估计算法训练 CRF的参数，给定一组 N数据点，使用对似然执行梯度下降算法计算PGM的联合概率，这些可以通过消息传播算法来计算。

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开源自然语言处理工具包hanlp中CRF分词实现详解

封面.jpg 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》。...所以第一个字的处理稍有不同，假设第0个字的标签为X，遍历X计算第一个字的标签，取分数最大的那一个。如何计算一个字的某个标签的分数呢？...某个字根据CRF模型提供的模板生成了一系列特征函数，这些函数的输出值乘以该函数的权值最后求和得出了一个分数。该分数只是“点函数”的得分，还需加上“边函数”的得分。...边函数在本分词模型中简化为f(s’,s)，其中s’为前一个字的标签，s为当前字的标签。于是该边函数就可以用一个4*4的矩阵描述，相当于HMM中的转移概率。

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NLP（2）——中文分词分词的概念分词方法分类CRFHMM分词

：当前词语是xx，上个词xx，满足这种配置的，特征函数输出就是1，不然是0。...每个词都有同样多的特征函数判断，所以是全局优化值。预测的过程就是利用每种特征配置给标签打分，然后打分结果加权求和，打分最高的标签，就是预测结果。...CRF没有，所以CRF能容纳更多上下文信息。 2）CRF计算的是全局最优解，不是局部最优值。 3）CRF是给定观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率。...4）CRF比较依赖特征的选择和特征函数的格式，并且训练计算量大示例这里用的是genius包 Genius是一个开源的python中文分词组件，采用 CRF(Conditional Random..., '态势', '、', '走势', '都', '十分关心'] HMM分词 HMM是关于时序的概率模型，描述一个含有未知参数的马尔可夫链所生成的不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程

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HMM到CRF 理解与学习笔记

基本概念 HMM是一个关于时序的概率模型，可以用于根据一些已知的来推断未知的东西；马尔可夫链是一个随机过程模型，服从马尔可夫性质：无记忆性，某一时刻的状态只受前一个时刻的影响；状态序列是由马尔可夫链随机生成的...特征函数对于线性链CRF，特征函数是个非常重要的概念：转移特征 (−1,,,) 是定义在边上的特征函数（transition），依赖于当前位置 i 和前一位置 i-1 ；对应的权值为。...状态特征 (,,)是定义在节点上的特征函数（state），依赖于当前位置 i ；对应的权值为。 ...最大的不同点是 linear-CRF模型是判别模型，而HMM是生成模型，即linear-CRF模型要优化求解的是条件概率P(y|x),则HMM要求解的是联合分布P(x,y); linear-CRF是利用最大熵模型的思路去建立条件概率模型...但 CRF 的特征函数中，输入包含 (−1,,,)，对于当前位置 i 来说可以利用完整的 x 信息。

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基于CRF的命名实体识别系统原理及实例剖析

最近又有朋友经常问CRF是如何命名实体识别的，今天我就结合实例把CRF预测的过程来进行下解释，有不对的地方欢迎拍砖，算是抛砖引玉吧。...本专题是建立在CRF模型已经训练的基础上的，如果有需要下个专题可以介绍下训练的原理及过程。...通常CRF的命名实体序列标注任务中标签有B、E、M、S四种，本专题模板采用的是： U0:%x[-1,0] U1:%x[0,0] U2:%x[1,0] U3:%x[-1,0]%x[0,0]...U4:%x[0,0]%x[1,0] U5:%x[-1,0]%x[1,0] 使用案例是“维斯塔斯风车着火了” 首先对“维”进行特征函数计算: 可以看出当前token是“维”，通过模板特征函数得到该矩阵...根据CRF计算过程，以上矩阵为点函数得分矩阵，我们还需要一个训练时得到的标注转移矩阵TransMatrix即：通过DotMatrix和TransMatrix的结合可以推导出前后字符之间在各个标注之前的最大转移概率

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随机场模型与命名实体识别：深入理解CRF及其应用

条件随机场（CRF）是图模型的一种，它是在给定观测序列的条件下，通过学习标签序列之间的条件概率分布来进行预测。...,yn）,我们的目标是计算给定观测序列 X下标签序列Y的条件概率 P(Y∣X)CRF的核心思想是通过最大化条件概率来进行模型训练：其中，是特征函数，是特征函数的权重，Z(X) 是规范化常数，确保所有可能的标签序列的概率和为...通过设计合适的特征函数，CRF能够综合考虑词本身的特征以及词之间的上下文关系，从而提高NER任务的准确率。3....LSTM-CRF结合了LSTM模型的序列建模能力与CRF的标签依赖建模能力。LSTM-CRF的实现思路：使用LSTM处理输入的词序列，生成每个词的隐藏状态表示。将LSTM的输出作为CRF模型的输入。...在实际应用中，NER模型需要根据具体任务的需求选择合适的框架和特征，例如是否需要考虑长距离依赖、是否有大量上下文信息等。在未来，我们可以进一步探索如何利用更加复杂的模型和特征来优化NER任务的性能。

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深入理解结构化学习：从结构化感知器到条件随机场

1.2 算法推导给定训练数据集 (x(i),y(i))，其中 x(i)是输入，y(i)是其对应的全局结构化输出。...损失函数模型学习目标是找到权重向量 w，使得 〈w,ϕ(x,y)〉的值最大，其中 ϕ(x,y)表示特征向量。...三、条件随机场 (CRF)3.1 CRF 简介CRF 是一种判别式模型，克服了 HMM 的独立假设局限，直接建模条件概率 P(Y∣X)，能够灵活地引入特征。...3.2 CRF 的核心思想CRF 基于图模型，定义为：其中：fk是特征函数。λk是特征权重。Z(X)是归一化因子。3.3 训练与推断训练：最大化对数似然：使用梯度下降或 L-BFGS 方法优化。...、语音识别CRF判别式无独立性假设，特征灵活强大训练复杂，计算量较大命名实体识别、语义标注这三种模型分别代表了生成式和判别式方法的经典实践，在结构化学习任务中各有千秋。

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马尔可夫网络、马尔可夫模型、马尔可夫过程

民间的传说告诉我们海藻的状态在某种概率上是和天气的情况相关的。在这种情况下我们有两个状态集合，一个可以观察到的状态集合（海藻的状态）和一个隐藏的状态（天气的状况）。...换言之，如何评估模型与观测序列之间的匹配程度？给定模型和观测序列，如何找到与此观测序列最匹配的状态序列？换言之，如何根据观测序列推断出隐藏的模型状态？...给定观测序列，如何调整模型参数使得该序列出现的概率最大？换言之，如何训练模型使其能最好地描述观测数据？...一个简单直观的办法就是，不管这些照片之间的时间顺序，想办法训练出一个多元分类器。就是用一些打好标签的照片作为训练数据，训练出一个模型，直接根据照片的特征来分类。...**HMM和CRF对比：**其根本还是在于基本的理念不同，一个是生成模型，一个是判别模型，这也就导致了求解方式的不同。 8. HMM词性标注 ?

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判别模型和生成模型

【摘要】 - 生成模型：无穷样本==》概率密度模型 = 产生模型==》预测 - 判别模型：有限样本==》判别函数 = 预测模型==》预测【简介】简单的说，假设o是观察值，q是模型...用于随机生成的观察值建模，特别是在给定某些隐藏参数情况下。在机器学习中，或用于直接对数据建模（用概率密度函数对观察到的draw建模），或作为生成条件概率密度函数的中间步骤。...HMMs(隐马尔科夫模型): 状态序列不能直接被观测到(hidden)；每一个观测被认为是状态序列的随机函数；状态转移矩阵是随机函数，根据转移概率矩阵来改变状态。...从形式上来说CRF可以看做是一种无向图模型，考察给定输入序列的标注序列的条件概率。...标号场为隐随机场，它描述像素的局部相关属性，采用的模型应根据人们对图像的结构与特征的认识程度，具有相当大的灵活性。空域标号场的先验模型主要有非因果马尔可夫模型和因果马尔可夫模型。

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【NLP】一文介绍条件随机场

条件随机场是一种判别分类器，它对不同类别之间的决策边界进行建模。另一方面，生成模型是对数据如何生成进行建模，这些模型在学习之后可以用来进行分类。...所以，给定一个输入点，它可以使用条件概率分布来计算它的类。这些定义如何应用于条件随机场？条件随机场是一种判别模型，其基本原理是对序列输入应用逻辑回归。...特征函数特征函数的目的是表示数据点所表示的序列的某种特征。...CRF的梯度下降更新方程总结一下，我们使用条件随机场，首先定义所需的特征函数，初始化随机值的权重，然后迭代地应用梯度下降，直到参数值(在本例中是lambda)收敛。...句子的词性依靠以前的单词，并利用特征函数，利用这一点，我们可以学习如何区分句子中的哪个单词对应哪个POS。另一个类似的应用是命名实体识别，或从句子中提取专有名词。

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