HMM隱馬爾科夫模型、MEMM最大熵馬爾科夫模型和條件隨機場的CRF 對比

1）HMM是有向圖模型，是生成模型；HMM有兩個假設：一階馬爾科夫假設（t時刻狀態只依賴於t-1時刻狀態）和觀測獨立性假設（t時刻狀態只依賴於t時刻的觀測）；但對於序列標註問題不僅和單個詞相關，而且和觀察序列的長度，單詞的上下文，等等相關。 HMM模型 λ = ( 狀 態 轉 移 概 率 矩 陣 A , 觀 測 狀 態 轉 移 概 率 矩 陣 B , 初 始 狀 態 矩 陣 π ) \lambda

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