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machine-learning - 使用示例阐明 CRF(条件随机场)的工作原理

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 08:21:12

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我阅读了不同的文档，了解 CRF(条件随机场)的工作原理，但所有论文都只给出了公式。有谁可以给我发一篇描述 CRF 的论文，并附上例子，比如如果我们有一个句子

“史密斯先生出生于纽约。过去 20 年他一直在微软公司工作。”

如果将上述句子作为训练的输入，那么在考虑 CRF 公式的情况下，模型在训练过程中如何工作？史密斯被标记为“PER”，纽约被标记为“LOC”，微软公司被标记为“ORG”。莫格斯.A

最佳答案

这是一个link一组由 Shasha Rush 制作的幻灯片，她是一名博士生，目前在 Google 从事 NLP 工作。我真正喜欢这些幻灯片的原因之一是因为它们包含具体示例并引导您完成重要算法的执行。

关于machine-learning - 使用示例阐明 CRF(条件随机场)的工作原理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2794240/

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