条件随机场的具体算法

条件随机场的具体算法

条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。
条件随机场是一个典型的判别式模型，其联合概率可以写成若干势函数联乘的形式，其中最常用的是线性链条件随机场。若让x=(x1，x2，…xn)表示被观察的输入数据序列，y=(y1，y2，…yn)表示一个状态序列，在给定一个输入序列的情况下，线性链的CRF模型定义状态序列的联合条件概率为
p(y|x)=exp{} (2-14)
Z(x)={} (2-15)
其中:Z是以观察序列x为条件的概率归一化因子；fj(yi-1，yi，x，i)是一个任意的特征函数；是每个特征函数的权值。 　　CRF的算法实现目前已经有多个知名的开源项目 ，并且已经被广泛应用在学术界研究以及工业界应用当中。

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