机器学习知识点(二十六)概率图模型条件随机场CRF

1、先看概率图模型谱系，有其是MFR和CRF的关系：

     


这个图源自经典的文章《An Introduction to Conditional Random Fields》

地址：http://homepages.inf.ed.ac.uk/csutton/publications/crftut-fnt.pdf

能静心阅读和理解就好，这了先保存，还是需要借助课题来专题研究，否则只能是浮于定义认识。

2、再看看关于概率图模型的公式：
http://web.donga.ac.kr/yjko/usefulthings/MEMM&CRF.pdf 
这总结太专业了。

设X与Y是随机变量，P(Y|X)是给定条件X的条件下Y的条件概率分布，若随机变量Y构成一个由无向图G=(V,E)表示的马尔科夫随机场，则称条件概率分布P(X|Y)为条件随机场。

3、CRF应用于中文分词，有开源代码可以学习
http://www.hankcs.com/nlp/hanlp.html https://github.com/hankcs/HanLP
可以看看里面CFR分词是什么实现的。