論文學習12-Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data（CRF

文章目錄 abstract 1.introduction 1.2 條件模型 2.標籤偏差問題 3.CRF 提出條件隨機場CRF abstract 我們提出了條件隨機場，這是一個建立概率模型來分割和標記序列數據的框架。相對於隱馬爾可夫模型和隨機語法，條件隨機場在這類任務中有幾個優勢，包括能夠放鬆這些模型中做出的強獨立性假設。條件隨機域也避免了最大熵馬爾可夫模型(MEMMs)和其他基於有向圖模型的判別

>>阅读原文<<