条件随机场简介(CRF)(三)

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Conditional random field(CRF)(条件随机场)简介(三)

3.Conditional Random fields 条件随机场

（译者：chain-CRF）

Lafferty et al. 给出了条件随机场的概率表达式，在给定观测序列x之后，某个标签序列y的条件概率是一下表达式的归一化（潜在函数 的乘积）：



其中tj(yi−1,yi,x,i) 是参数为整个观测序列x，当前位置i，当前标签和前一标签的转换特征方程（transition feature function）。 sk(yi,x,i) 是参数为整个观测序列x，当前位置i和当前标签的状态特征方程（state feature function）。λj 和 µk 是将要估计推断的参数。当定义特征方程的时候，我们会设定一些实值特征 b(x,i) 来表达训练数据所展示的概率分布的一些特点，而这些特征也应该对模型的有效。

一个实值特征的例子是：



然后每个特征方程（转移特征方程和状态特征方程）都会利用一个实值特征构建它们的方程，比如：



最后，转移特征方程和状态特征方程可以统一记号，得到简化的CRF条件概率表达式。







翻译：https://people.cs.umass.edu/~wallach/technical_reports/wallach04conditional.pdf

作者：jiaqiang_ruan

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