关于Label Bais 最好的解释方式
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posted @ 2012-07-25 13:56 _Clarence 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
统计模型之间的比较 v0.1
摘要：
个人认为这篇文章是写得最好的一篇关于Label Bias相关阐述的文章。HMM模型将标注看作马尔可夫链，一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模，其中每个标记对应一个概率函数。HMM是一种产生式模型，定义了联合概率分布，其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。为了能够定义这种联合概率分布，产生式模型需要枚举出所有可能的观察序列，这在实际运算过程中很困难，因为我们需要将观察序列的元素看做是彼此孤立的个体即假设每个元素彼此独立，任何时刻的观察结果只依赖于该时刻的状态。HMM模型的这个假设前提在比较小的数据集上是合适的，但实际上在大量真实语料中观察序列更多的是以一种多重的交互特征形 阅读全文
posted @ 2012-07-25 09:41 _Clarence 阅读(233) 评论(0) 推荐(0) 编辑
