条件随机场之CRF++源码详解-训练

　　上篇的CRF++源码阅读中，我们看到CRF++如何处理样本以及如何构造特征。本篇文章将继续探讨CRF++的源码，并且本篇文章将是整个系列的重点，会介绍条件随机场中如何构造无向图、前向后向算法、如何计算条件概率、如何计算特征函数的期望以及如何求似然函数的梯度。本篇将结合条件随机场公式推导和CRF++源码实现来讲解以上问题。

开启多线程

　　我们接着上一篇encoder.cpp文件中的learn函数继续看，该函数的下半部分将会调用具体的学习算法做训练。目前CRF++支持两种训练算法，一种是拟牛顿算法中的LBFGS算法，另一种是MIRA算法，本篇文章主要探讨LBFGS算法的实现过程。在learn函数中，训练算法的入口代码如下：

switch (algorithm) {
    case MIRA:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　//MIRA算法的入口
      if (!runMIRA(x, &feature_index, &alpha[0],
                   maxitr, C, eta, shrinking_size, thread_num)) {
        WHAT_ERROR("MIRA execute error");
      }
      break;
    case CRF_L2:　　　　　　　　　　　　　　　　　　//LBFGS-L2正则化的入口函数
      if (!runCRF(x, &feature_index, &alpha[0],
                  maxitr, C, eta, shrinking_size, thread_num, false)) {
        WHAT_ERROR("CRF_L2 execute error");
      }
      break;
    case CRF_L1:　　　　　　　　　　　　　　　　　 //LBFGS-L1正则化的入口函数
      if (!runCRF(x, &feature_index, &alpha[0],
                  maxitr, C, eta, shrinking_size, thread_num, true)) {
        WHAT_ERROR("CRF_L1 execute error");
      }
      break;
  }

runCRF函数中会初始化CRFEncoderThread数组，并启动每个线程，源码如下：

bool runCRF(const std::vector<TaggerImpl* > &x,
            EncoderFeatureIndex *feature_index,
            double *alpha,
            size_t maxitr,
            float C,
            double eta,
            unsigned short shrinking_size,
            unsigned short thread_num,
            bool orthant) {
  ... //省略代码
　for (size_t itr = 0; itr < maxitr; ++itr) { //开始迭代， 最大迭代次数为maxitr，即命令行参数-m
    for (size_t i = 0; i < thread_num; ++i) {
      thread[i].start();                    //启动每个线程，start函数中会调用CRFEncoderThread类中的run函数  
    }

    for (size_t i = 0; i < thread_num; ++i) {
      thread[i].join();　　　　　　　　　　　　//等待所有线程结束
    }
　　... //省略代码

CRFEncoderThread类中的run函数调用gradient函数，完成一系列的核心计算。源码如下：

void run() {
    obj = 0.0;
    err = zeroone = 0;
    std::fill(expected.begin(), expected.end(), 0.0); //excepted变量存放期望
    for (size_t i = start_i; i < size; i += thread_num) {//每个线程并行处理多个句子， 并且每个线程处理的句子不相同， size是句子的个数
      obj += x[i]->gradient(&expected[0]);  //x[i]是TaggerImpl对象，代表一个句子， gradient函数主要功能： 1. 构建无向图  2. 调用前向后向算法 3. 计算期望
      int error_num = x[i]->eval();         
      err += error_num;
      if (error_num) {
        ++zeroone;
      }
    }
  }

构造无向图

　　我们知道条件随机场是概率图模型，几乎所有的概率计算都是在无向图上进行的。那么这个图是如果构造的呢？答案就在gradient函数第一个调用 —— buildLattice函数中。该函数完成2个核心功能，1. 构建无向图 2. 计算节点以及边上的代价，先看一下无向图的构造过程：

void TaggerImpl::buildLattice() {
  if (x_.empty()) {
    return;
  }

  feature_index_->rebuildFeatures(this); //调用该方法初始化节点（Node）和边（Path），并连接

  ... //省略代码  
}

void FeatureIndex::rebuildFeatures(TaggerImpl *tagger) const {
  size_t fid = tagger->feature_id();           //取出当前句子的feature_id，上篇介绍构造特征的时候，在buildFeatures函数中会set feature_id
  const size_t thread_id = tagger->thread_id();

  Allocator *allocator = tagger->allocator();
  allocator->clear_freelist(thread_id);
  FeatureCache *feature_cache = allocator->feature_cache();
　
  //每个词以及对应的所有可能的label，构造节点
  for (size_t cur = 0; cur < tagger->size(); ++cur) { //遍历每个词， 
    const int *f = (*feature_cache)[fid++]; //取出每个词的特征列表，词的特征列表对应特征模板里的Unigram特征
    for (size_t i = 0; i < y_.size(); ++i) { //每个词都对应不同的label， 每个label用数组的下标表示，每个特征+当前的label就是特征函数
      Node *n = allocator->newNode(thread_id); //初始化新的节点，即Node对象
      n->clear();
      n->x = cur; //当前词
      n->y = i;　　//当前词的label
      n->fvector = f; //特征列表
      tagger->set_node(n, cur, i); //有一个二维数组node_存放每个节点
    }
  }

  //从第二个词开始构造节点之间的边，两个词之间有y_.size()*y_.size()条边
  for (size_t cur = 1; cur < tagger->size(); ++cur) {
    const int *f = (*feature_cache)[fid++]; //取出每个边的特征列表，边的特征列表对应特征模板里的Bigram特征
    for (size_t j = 0; j < y_.size(); ++j) {//前一个词的label有y_.size()种情况，即y_.size()个节点
      for (size_t i = 0; i < y_.size(); ++i) {//当前词label也有y_.size()种情况，即y_.size()个节点
        Path *p = allocator->newPath(thread_id);//初始化新的节点，即Path对象
        p->clear();
　　　　 //add函数会设置当前边的左右节点，同时会把当前边加入到左右节点的边集合中
        p->add(tagger->node(cur - 1, j), //前一个节点
               tagger->node(cur,     i)); //当前节点 
        p->fvector = f;
      }
    }
  }
}

图构造完成后，接下来看看节点和边上的代价是如何计算的。那么代价是什么？我的理解就是特征函数值乘以特征的权重。这部分源码在buildLattice函数中，具体如下：

for (size_t i = 0; i < x_.size(); ++i) {
    for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) {
      feature_index_->calcCost(node_[i][j]); //计算节点的代价
      const std::vector<Path *> &lpath = node_[i][j]->lpath;
      for (const_Path_iterator it = lpath.begin(); it != lpath.end(); ++it) {
        feature_index_->calcCost(*it); //计算边的代价
      }
    }
}
//节点的代价计算函数
void FeatureIndex::calcCost(Node *n) const {
  n->cost = 0.0;

#define ADD_COST(T, A)                                                  \
  do { T c = 0;                                                               \
    for (const int *f = n->fvector; *f != -1; ++f) { c += (A)[*f + n->y];  }  \  //取每个特征以及当前节点的label，即为特征函数，且值为1，特征函数乘以权重（alpha_[*f + n->y]）是代价，特征函数为1所以代价=alpha_[*f + n->y]*1，对所有代价求和
    n->cost =cost_factor_ *(T)c; } while (0) //cost_factor_是代价因子

  if (alpha_float_) {
    ADD_COST(float,  alpha_float_);
  } else {
    ADD_COST(double, alpha_); //将会在这里调用， 上一篇内容可以看到，CRF++初始化的是alpha_变量
  }
#undef ADD_COST
}
//边的代价计算函数与节点类似，不再赘述

看完源码，我们举个例子来可视化一下无向图，仍然用上一篇中构造特征的那个例子。如果忘记了，出门左转回顾一下。上一个例子中有三个词，假设这三个词分别是“我”、“爱”、“你”。构建的无向图如图一所示。

图一

这个例子中，有三个词和三个label，每个label用0,1，2表示，之前我们说过用数组下标代替label。每个词有3个节点，且这三个节点的特征列表f是一样的，由于label不一样，所以他们的特征函数值不一样。由于没有bigram特征，所有边上的特征列表都是f=[-1]。大部分资料的无向图前后会加一个start节点和stop节点，加上后可以便于理解和公式推导。CRF++源码中没加，所以我们这里就没有表示。在这里node_[0][0]对应就是最左上角的节点，代表“我”这个词label为0的节点。我们再看一下node_[0][0]这个节点的代价如何计算的，node_[0][0]的cost = alpha_[0 + 0] + alpha_[3 + 0] = alpha_[0] + alpha_[3]，由于alpha_第一次节点初始化为0，所以cost=0。其余节点和边计算方法类似。

前向-后向算法

　有了无向图，我们就可以在图上进行前向-后向算法。利用前向-后向算法，很容易计算标记序列在位置i（词）的label是y_i的条件概率，以及在位置i-1（前一个词）与位置i（当前词）的label是y_i-1与y_i的条件概率。进行CRF++源码阅读之前先看一下条件随机场矩阵的表示形式。对一个句子的每一个位置（单词） i=1,2,…，n+1，定义一个 m 阶矩阵（m 是标记 yi 取值的个数），i=0代表start节点， i=n+1代表stop节点。

\begin{aligned} M_i(x) &= \left \{ M_i(y_{i-1},y_i|x)\right \} \\ M_i(y_{i-1},y_i|x)&= \exp \left \{ W_i(y_{i-1} ,y_i|x)\right \}\\ W_i(y_{i-1},y_i|x)&= \sum_{k=1}^Kw_k \cdot f_k(y_{i-1},y_i,x,i) \end{aligned}

\begin{align} f_k(y_{i-1},y_i,x,i) = \left \{ \begin{aligned} &t_k(y_{i-1},y_i,x,i), \ \ k = 1,2,...,K_1 \\ &s_t(y_i,x,i), \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ k = K_1 + l ; l = 1,2,...,K_2 \end{aligned}\right. \end{align}

W_i的解释：当前节点代价 + 与该节点相连的一条边的代价。

节点之间的转移概率，用矩阵的形式表现如下：

\begin{aligned} M_1(x) &= \begin{bmatrix} M_1(0,0|x) & M_1(0,1|x) &M_1(0,2|x) \\ 0 & 0 &0 \\ 0 & 0 &0 \end{bmatrix} \\ \\ M_2(x) &=\begin{bmatrix} M_2(0,0|x) & M_2(0,1|x) & M_2(0,2|x)\\ M_2(1,0|x) & M_2(1,1|x) & M_2(1,2|x)\\ M_2(2,0|x) & M_2(2,1|x) & M_2(2,2|x) \end{bmatrix} \\ \\ M_i(x) \ &\mathbf{has \ the \ same \ form \ with} \ M_2(X), \ i = 3,...,n\\ \\ M_{n+1}(x) &=\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 1 & 0 & 0 \\ 1&0&0 \end{bmatrix} \\ \end{aligned}

M_i 的解释：以 \begin{aligned} M_2(2,1|x) \end{aligned} 为例，代表第2个位置（第2个词）label是1，前一个词label是2，计算W_i，再取exp后的值。接下来，我们看一下用矩阵表示的前向-后向算法。

对i = 0, 1, 2, ... n+1，定义前向向量α_i(x)，对于起始状态i = 0：

\begin{align} \alpha_0(y|x) = \left \{ \begin{aligned} &1, \ \ y = start \\ &0, \ \ else \end{aligned}\right. \end{align}

对于之后的状态 i=1,2,...,n+1，递推公式为： $i = 1, 2, \dots, n + 1$

\begin{aligned} a_i^T(y_i|x) = a^T_{i-1}(y_{i-1}|x)M_i(y_{i-1},y_i|x) \end{aligned}

假设label个数是m，α是m*1的列向量，M_i(y_i-1,y_i|x) 是m*m的矩阵，α解释：前一个单词每个节点的α分别乘以（与当前节点相连的边的代价 + 当前节点的代价），再求和。

同样，后向算法β计算，对于i = 0, 1, 2, ..., n+1，定义后向向量β_i(x)：

\begin{align} \beta_{n+1}(y_{n+1}|x) = \left \{ \begin{aligned} &1, \ \ y_{n+1} = stop \\ &0, \ \ else \end{aligned}\right. \end{align}

向前递推公式如下：

\begin{aligned} \beta_i(y_i|x) = M_i(y_i,y_{i+1}|x)\beta_{i+1}(y_{i+1}|x) \end{aligned}

β_i是m*1的列向量， M_i(y_i,y_i+1|x)是m*m的矩阵。β解释：（当前词与下一个词连接的边的代价 + 下一个词的代价）分别乘以下一个词的β，再相加。

由前向-后向向量定义不难得到：

\begin{aligned} Z(x) = a_n^T(x) \cdot \mathbf{1} = \mathbf{1}^T \cdot \beta_1(x) \end{aligned}

需要注意一下，矩阵表示形式的代价是对特征函数乘以权重加和后再取exp的值，而上面的CRF++ calcCost函数中并没有取exp值。

接下来继续看下α和β在CRF++中是如何计算的。在gradient函数中调用的forwardbackward函数即是这部分的核心代码，具体如下：

void TaggerImpl::forwardbackward() {
  if (x_.empty()) {
    return;
  }

  for (int i = 0; i < static_cast<int>(x_.size()); ++i) { //前向算法
    for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) {
      node_[i][j]->calcAlpha();
    }
  }

  for (int i = static_cast<int>(x_.size() - 1); i >= 0;  --i) { //后向算法
    for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) {
      node_[i][j]->calcBeta();
    }
  }

  Z_ = 0.0;
  for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) { //计算Z(x)
    Z_ = logsumexp(Z_, node_[0][j]->beta, j == 0);
  }

  return;
}
void Node::calcAlpha() {
  alpha = 0.0;
  for (const_Path_iterator it = lpath.begin(); it != lpath.end(); ++it) { //这里遍历当前节点的左边(path)的集合， 对应的就是M_i(y_i-1,y_i|x)矩阵中的某一列
    alpha = logsumexp(alpha,
                      (*it)->cost +(*it)->lnode->alpha,
                      (it == lpath.begin()));  //函数里面回取exp，因此边的代价 + 上一个节点的α，会转化成相乘，取完exp还会再取log，取log为了方式直接exp导致的溢出
  }
  alpha += cost; //统一加上当前节点的代价， Mi(yi-1,yi|x)每列中每个元素都加了当前节点的代价， 只不过CRF++是在后面统一加上
}
void Node::calcBeta() { //与上面类似
  beta = 0.0;
  for (const_Path_iterator it = rpath.begin(); it != rpath.end(); ++it) {
    beta = logsumexp(beta,
                     (*it)->cost +(*it)->rnode->beta,
                     (it == rpath.begin()));
  }
  beta += cost; //这里需要注意，在矩阵的推导过程中，没有加当前节点的代价，但是CRF++里面加了， 后续我们会看到有一个减当前节点代价的一段代码
}
// log(exp(x) + exp(y));
//    this can be used recursivly
// e.g., log(exp(log(exp(x) + exp(y))) + exp(z)) =
// log(exp (x) + exp(y) + exp(z))
// 这部分取log的操作是为了防止直接取exp溢出，具体的解释以及推导参考 计算指数函数的和的对数
inline double logsumexp(double x, double y, bool flg) {
  if (flg) return y;  // init mode
  const double vmin = std::min(x, y);
  const double vmax = std::max(x, y);
  if (vmax > vmin + MINUS_LOG_EPSILON) {
    return vmax;
  } else {
    return vmax + std::log(std::exp(vmin - vmax) + 1.0);
  }
}

阅读完上述代码会发现，这里的α计算除了没有对最终结果取exp以外，跟上面矩阵推导的α计算是一样的。可以利用矩阵方法和CRF++的算法具体算一下α或β的值，对比一下理解的会更深，这个过程并不复杂。

概率计算

　　有了α和β，就可以进行条件概率和期望的计算。一个句子在位置i的label是y_i的条件概率，以及在位置i-1与位置i标记为y_i-1与y_i的概率：

\begin{aligned} P(Y_i= y_i|x) &= \frac{a_i^T(y_i|x) \beta_i(y_i|x)}{Z(x)} \\ P(Y_{i-1} = y_{i-1} ,Y_i= y_i|x) &=\frac{a_{i-1}^T(y_{i-1}|x)M_i(y_{i-1},y_i|x)\beta_i(y_i|x)}{Z(x)} \end{aligned}

第一个式子可以说是节点的概率，第二个式子是节点之间边的概率。有了条件概率，就可以计算特征函数f_k关于条件分布 P(Y|X) 的数学期望是：

\begin{aligned} E_{p(Y|X)}[f_k] &= \sum_yP(y|x)f_k(y,x) \\ &=\sum_{i=1}^{n+1}\sum_{y_{i-1}\ y_i}f_k(y_{i-1},y_i,x,i) \frac{a_{i-1}^TM_i(y_{i-1},y_i|x)\beta_i(y_i|x)}{Z(x)} \end{aligned}

计算特征函数的期望是因为后续计算梯度的时候会用到。这里，如果f_k是unigram特征（状态特征），对应的条件概率是节点的概率，如果是bigram特征（转移特征），条件概率就是边的概率。继续看下CRF++中是如何计算条件概率和特征函数的期望的，代码在gradient函数中：

for (size_t i = 0;   i < x_.size(); ++i) { //遍历每一个节点的，遍历计算每个节点和每条边上的特征函数，计算每个特征函数的期望
    for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) {
      node_[i][j]->calcExpectation(expected, Z_, ysize_);
    }
}
void Node::calcExpectation(double *expected, double Z, size_t size) const { //状态特征的期望
  const double c = std::exp(alpha + beta - cost - Z); //这里减去一个多余的cost，剩下的就是上面提到的节点的概率值 P(Y_i=y_i | x)，这里已经取了exp，跟矩阵形式的计算结果一致
  for (const int *f = fvector; *f != -1; ++f) { 
    expected[*f + y] += c;           //这里会把所有节点的相同状态特征函数对应的节点概率相加，特征函数值*概率再加和便是期望。由于特征函数值为1，所以直接加概率值
  }
  for (const_Path_iterator it = lpath.begin(); it != lpath.end(); ++it) { //转移特征的期望
    (*it)->calcExpectation(expected, Z, size);
  }
}
void Path::calcExpectation(double *expected, double Z, size_t size) const {
  const double c = std::exp(lnode->alpha + cost + rnode->beta - Z); //这里计算的是上面提到的边的条件概率P(Y_i-1=y_i-1,Y_i=y_i|x)，这里取了exp，跟矩阵形式的计算结果一致
  for (const int *f = fvector; *f != -1; ++f) { 
    expected[*f + lnode->y * size + rnode->y] += c; //这里把所有边上相同的转移特征函数对应的概率相加
  }
}

至此，CRF++中前后-后向算法、条件概率计算以及特征函数的期望便介绍完毕，接下来看看如何计算似然函数值和梯度。

计算梯度

　　条件随机场的训练，我们这里主要看CRF++中应用的LBFGS算法。先做简单的推导，再结合实际的CRF++源码去理解。条件随机场模型如下：

\begin{aligned} P_w(y|x) = \frac{\exp \left \{ \sum_{k=1}^K w_kf_k(x,y)\right \}}{ \sum_y \left \{ \exp \sum_{i=1}^n w_if_i(x,y)\right \}} \end{aligned}

\begin{aligned} f_k(y,x) = \sum_{i=1}^nf_k(y_{i-1},y_i,x,i), k=1,2,...,K \end{aligned}

训练函数的对数似然如下：

\begin{aligned} L(w) &= \log \prod_{t}P_w(y^t|x^t) \\ &= \sum_{t} \log P_w(y^t|x^t) \\ &= \sum_{t} \left \{ \sum_{k=1}^Kw_kf_k(y^t,x^t)-\log Z_w(x) \right \} \end{aligned}

t代表所有的训练样本，一般使用m来表示，但是上面已经把m给用了，为了避免歧义，我们用t来表示训练样本。我们求似然函数最大值来求解最优参数w，同时也可以对似然函数加负号，通过求解最小值来求最优的w。这里我们与CRF++保持一致，将似然函数取负号，再对wj求导，推导如下：

\begin{aligned} \frac{\partial L(w)}{\partial w_j} &= \sum_{t} \left \{ \frac{\sum_y \left \{ f_i(x^t,y^t)\exp \sum_{i=1}^K w_if_i(x^t,y)\right \}}{Z_w(x)} - f_j(y^t,x^t) \right \} \\ &= \sum_{t} \left \{ \sum_y P(y|x^t)f_j(y, x^t) - f_j(y^t,x^t) \right \} \\ &= \sum_{t} \left \{ E_{P(y|x)}[f_j(y,x)] - f_j(y^t,x^t) \right \} \end{aligned}

对于一个句子来说，特征函数的期望减去特征函数真实值就是我们要计算的梯度，Σ_t代表对所有句子求和得到最终的梯度。接下来看下CRF++中是如何实现的，代码还是在gradient函数中：

for (size_t i = 0;   i < x_.size(); ++i) { //遍历每一个位置（词）
    for (const int *f = node_[i][answer_[i]]->fvector; *f != -1; ++f) { //answer_[i]代表当前样本的label，遍历每个词当前样本label的特征，进行减1操作，遍历所有节点减1就相当于公式中fj(y,x)
      --expected[*f + answer_[i]]; //状态特征函数期望减去真实的状态特征函数值
    }
    s += node_[i][answer_[i]]->cost;  // UNIGRAM cost 节点的损失求和
    const std::vector<Path *> &lpath = node_[i][answer_[i]]->lpath;
    for (const_Path_iterator it = lpath.begin(); it != lpath.end(); ++it) {//遍历边，对转移特征做类似计算
      if ((*it)->lnode->y == answer_[(*it)->lnode->x]) {
        for (const int *f = (*it)->fvector; *f != -1; ++f) {
          --expected[*f +(*it)->lnode->y * ysize_ +(*it)->rnode->y]; //转移特征函数期望减去真实转移特征函数值
        }
        s += (*it)->cost;  // BIGRAM COST  边损失求和
        break;
      }
    }
  }
viterbi();  // call for eval() 调用维特比算法做预测，为了计算分类错误的次数，算法详细内容下篇介绍

return Z_ - s ;  //返回似然函数值，看L(w)推导的最后一步，大括号内有两项，其中一项是logZw(x)，我们知道变量Z_是没有取exp的结果，我们要求这一项需要先对Z_取exp，取exp再取log相当于还是Z_，因此 logZw(x) = Z_
                 //再看另一项，是对当前样本代价求和，正好这一项是没有取exp的因此该求和项就等于s， 之前说过CRF++是对似然函数取负号，因此返回Z_ - s

至此，一个句子的似然函数值和梯度就计算完成了。公式的Σ_t 是对所有句子求和，CRF++的求和过程是在run函数调用gradient函数结束后由线程内汇总，然后所有线程结束后再汇总。runCRF函数剩下的代码便是所有线程完成一轮计算后的汇总逻辑，如下：

for (size_t i = 1; i < thread_num; ++i) { //汇总每个线程的数据
      thread[0].obj += thread[i].obj; //似然函数值
      thread[0].err += thread[i].err; 
      thread[0].zeroone += thread[i].zeroone; 
    }

    for (size_t i = 1; i < thread_num; ++i) {
      for (size_t k = 0; k < feature_index->size(); ++k) { 
        thread[0].expected[k] += thread[i].expected[k]; //梯度值求和
      }
    }

    size_t num_nonzero = 0;
    if (orthant) {   // L1 根据L1或L2正则化，更新似然函数值
      for (size_t k = 0; k < feature_index->size(); ++k) {
        thread[0].obj += std::abs(alpha[k] / C);
        if (alpha[k] != 0.0) {
          ++num_nonzero;
        }
      }
    } else { //L2
      num_nonzero = feature_index->size();
      for (size_t k = 0; k < feature_index->size(); ++k) {
        thread[0].obj += (alpha[k] * alpha[k] /(2.0 * C));
        thread[0].expected[k] += alpha[k] / C;
      }
    }

    ...省略代码
    if (lbfgs.optimize(feature_index->size(),
                       &alpha[0],
                       thread[0].obj,
                       &thread[0].expected[0], orthant, C) <= 0) { //传入似然函数值和梯度等参数，调用LBFGS算法
      return false;
    }

最终调用LBFGS算法更新w，CRF++中的LBFGS算法最终是调用的Fortran语言编译后的C代码，可读性比较差，本篇文章暂时不深入介绍。至此，一次迭代的计算过程便介绍完毕。

总结

　　通过这篇文章的介绍，已经了解到了CRF++如何构建无向图、如何计算代价、如何进行前向-后向算法、如何计算特征函数的期望以及如何计算梯度。写这篇文章耗时最长，花了整整一天的时间。力求这篇文章通俗易懂，理论结合实践。希望能够把条件随机场这个比较枯燥的算法诠释好。文中有可能仍然有表达不通顺或者表达不通俗的地方，甚至可能会有表达错误的地方，如果存在上述问题欢迎评论区留言，我将第一时间更新。

posted @ 2019-01-28 19:21 渡码阅读(1803) 评论(0) 编辑收藏举报

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