LSTM+Attention+CRF的原理讲解

CRF 简单来说一组参数theta可以唯一确定一组模型，我们需要找到一组最优参数使得训练数据中 x->y 的概率最大化。将上述最大化的目标函数P取负，转化为最小化问题，即可用反向传播算法进行优化，找到近似最优参数theta。 在CRF模型中有一个简单的假设，即当前输出的标签只和上一级输出的标签以及当前的输入有关，所以Score(x, y)应该由两部分组成，一个是转移特征概率，一个是状态特征概率。什

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