条件随机场简介

本文翻译自：http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/

引

假如你拍了贾斯汀·比伯一连串的照片，然后你想给这些照片注上标签（吃饭、睡觉、开车等），该怎么弄？

第一种方法很直接，咱不管照片前后顺序了，直接给每张照片分别分类吧. 举例说，给你一个月比伯的照片（都事先注上标签了），聪明的你一定能观察出来：早晨六点黑黝黝的照片常标注为“睡觉”，色彩明丽的照片常标注为“跳舞”，有车的照片常标注为“开车”，就这么简单.

可惜，不管照片前后顺序地分类丢失了很多信息. 假如你看到一张比伯闭着嘴的照片，光靠这张照片，你知道他是在唱歌还是在吃饭吗？如果 前一张 照片是贾斯汀·比伯正在吃饭或烹饪，那么这张照片可能是在“吃饭”；如果 前一张 照片是在唱歌跳舞，那么这张照片可能是在“唱歌”.

因此，为了提高标注标签的准确性，前后照片的标签也是要考虑的，这就是 条件随机场（Conditional Random Field） 要做的. 

词性标注

让我们深入一些，用更通俗的“词性标注”问题来举个例子. 词性标注要做的是把句子中的每个词都注上词性，例如形容词、名词、介词、动词、副词、冠词等等. 举例说吧，给你个句子“Bob drank coffee at Starbucks”（鲍勃在星巴克喝咖啡），词性标签就是“Bob[名] drank[动] coffee[名] at[介] Starbucks[名]”.

让我们给“词性标注”问题建一个“条件随机场模型”吧. 和其他分类器一样，我们首先需要确定一系列所谓的特征函数 f_i .

CRF的特征函数

（未完待续）

 

#include <utility> using namespace std; int main() { pair<int, const char*> p(42, "hello"); return 0; }

#include <utility> using namespace std; int main() { pair<int, const char*> p(42, "hello"); return 0; }　 void foo() { 　　//do nothing }

 

comparison

#include <utility> using namespace std;   int main() {     pair<int, const char*> p(42, "hello");     return 0; }

#include <utility> using namespace std;   int main() {     pair<int, const char*> p(42, "hello");     return 0; }