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1，如何用简单易懂的例子解释条件随机场CRF模型

| A, B | P(A, B) ||--------------+---------|| A = 0, B = 0 | 100 || A = 0, B = 1 | 10 || A = 1, B = 0 | 20 || A = 1, B = 1 | 200 |这个分布表示，这条边的功能是使它连接的两点（A和B）趋同，当A = 0的时候B更可能等于0不太可能等于1，当A = 1的时候B更可能等于1不太可能等于0。这样一来你知道了三个变量之间的联合分布，那他们两两之间的条件分布自然而然就在里面。
我是来看评论的

如何用简单易懂的例子解释条件随机场CRF模型

2，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)=expZ(x)=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。

条件随机场的具体算法

3，什么是条件随机场

最近一种新的分类方法“条件随机场”被用于中文分词和词性标注等词法分析工作，一般序列分类模型常常采用隐马模型（HMM），像基于类的中文分词。但隐马模型中存在两个假设：输出独立性假设和马尔可夫性假设。其中，输出独立性假设要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性，而事实上大多数序列数据不能被表示成一系列独立事件。而条件随机场则使用一种概率图模型，具有表达长距离依赖性和交叠性特征的能力，能够较好地解决标注（分类）偏置等问题的优点，而且所有特征可以进行全局归一化，能够求得全局的最优解。
提出问题的和回答问题的都是高手
DRF也可以应用于机构名自动识别中。
条件随机场的最大优势就是可以解决隐马尔科夫随机场的独立性假设问题，同是可以加入任意先验，但缺点是其求解推理难度较大。

什么是条件随机场

4，如何用简单易懂的例子解释条件随机场模型它和HMM有什么区别

第一步，modeling，设计一个大的概率分布，描述所有随机变量之间的关系。 图模型的精髓是把一个大的，包含很多随机变量的复杂分布，写成若干个小的，相对简单的factor的乘积，其中每个factor仅仅包含一小部分随机变量。 想想高票答案里面的那个类比图（tutorial里的Fig 2.4），每个节点代表什么？有向图的每一个边代表什么？无向图呢？里面的小黑方块是什么意思？第二步，training，parameter estimation, 也就是根据数据，找到模型的参数的最佳估计。这是一个将模型fit进data的过程。我们在第一步中定义了一些变量，假设了这些变量之间的关系，比如我们假设A和B是线性关系，但在training之前，我们并不知道A是B的多少倍。请回忆线性回归的参数估计是怎么做的。从更电子工程的角度来说，这一步骤可以理解为一个system identification的过程。第三步， inference，prediction, 作预测，在这个已经确定好参数的系统里，有了新的输入，
隐马尔可夫（hmm）好讲，简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。 还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为d6），6个面

5，如何轻松愉快地理解条件随机场

厨房换气扇的安装和保养 厨房换气扇一般有单向和双向两种。 单向的可有效排出室内各种有害气体；双向的除排气外, 还能抽进新鲜空气。 换气扇如安装在窗上, 可将面框取下, 把箱壳用螺丝钉紧固在窗框或另制的安装孔板上即可。 如装在墙孔中, 需做一个与换气扇尺寸相当的木框, 嵌入墙内,然后将面框取下, 将箱壳用螺钉紧固在木框上, 再装上面框, 接通电源即可。 安装时, 高度应离地面2。3米左右, 不能安装在火焰直接烧烤的地方。单向换气扇, 只要按动开关, 电机按逆时针方向运转, 同时百叶窗自动打开, 进行排气。 如系双向换气扇, 在排气运转后, 再拉开关, 电机则顺时针方向运转, 进行吸气；第三次拉动开关后, 百叶窗与电机同时关闭, 能防尘、阻雨、遮阳、挡风。换气扇应每隔2个月左右, 在电机前后盖的加油孔中注入机油, 经常用软布蘸清洁剂或肥皂水, 擦洗扇框和扇叶。 忌用汽油、酒精等对塑料、金属有腐蚀作用的液体擦洗。 换气扇易沾满油污，影响扇叶的转动，不利于排除烟尘，所以应每半年彻底清除一次。清洗时首先拔下电源插头，拆下前盖、叶轮、进风栅窗，用温碱水或专用清洗剂去除油污，再用布擦干。在清洗过程中注意避免接线盒等物件沾上水，影响红外线缘度。 换气扇上黏糊糊的油渍可用面粉擦掉...
搜一下：如何轻松愉快地理解条件随机场

6，如何用简单易懂的例子解释条件随机场模型

隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为 @者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。 还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不同的骰子。第一个骰子是我们平常见的骰子（称这个骰子为D6），6个面，每个面（1，2，3，4，5，6）出现的概率是1/6。第二个骰子是个四面体（称这个骰子为D4），每个面（1，2，3，4）出现的概率是1/4。第三个骰子有八个面（称这个骰子为D8），每个面（1，2，3，4，5，6，7，8）出现的概率是1/8。 假设我们开始掷骰子，我们先从三个骰子里挑一个，挑到每一个骰子的概率都是1/3。然后我们掷骰子，得到一个数字，1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。 不停的重复上述过程，我们会得到一串数字，每个数字都是1，2，3，4，5，6，7，8中的一个。例如我们可能得到这么一串数字（掷骰子10次）：1 6 3 5 2 7 3 5 2 4 这串数字叫做可见量链。但是在隐马尔可夫模型中，我们不仅仅有这么一串可见量链，还有一串隐含量链。在这个例子里，这串隐含变量链就是你用的骰子的序列。比如，隐含量链有可能是：D6 D8 D8 D6 D4 D8 D6 D6 D4 D8 一般来说，HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含量链，因为隐含量（骰子）之间存在转换概率的。在我们这个例子里，D6的下一个状态是D4，D6，D8的概率都是1/3。D4，D8的下一个状态是D4，D6，D8的转换概率也都一样是1/3。这样设定是为了最开始容易说清楚，但是我们其实是可以随意设定转换概率，或者转换概率分布的。比如，我们可以这样定义，D6后面不能接D4，D6后面是D6的概率是0.9，是D8的概率是0.1。这样就是一个新的HMM。 同样的，尽管可见量之间没有转换概率，但是隐含量和可见量之间有一个概率叫做emission probability（发射概率？没见过中文怎么说的。。。）。对于我们的例子来说，六面骰（D6）产生1的emission probability是1/6。产生2，3，4，5，6的概率也都是1/6。我们同样可以对emission probability进行其他定义。比如，我有一个被赌场动过手脚的六面骰子，掷出来是1的概率更大，是1/2，掷出来是2，3，4，5，6的概率是1/10。

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