條件隨機場介紹（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields
2. 模型 本部分從建模的角度討論條件隨機場，解釋條件隨機場如何將結構化輸出上的概率分佈表示爲高維輸入向量的函數。條件隨機場即可以理解爲邏輯迴歸在任意圖結構上的擴展，也可以理解爲結構化數據的生成模型（如隱馬爾可夫模型）的判別化。 本部分首先對圖模型做一個簡單的介紹（2.1節），並對NLP中的生成模型和判別模型進行分析（2.2節）。然後給出條件隨機場的正式定義，包括常用的線性鏈條件隨機場（2.3節）
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