CRF的模型参数学习问题

当一个CRF条件随机场模型参数确定后，基于CRF进行状态序列预测问题，比如给定中文语句观测序列，来预测整个中文语句当中每个词的词性，实质问题就是预测每个句子的隐含词性状态问题，在相关条件转移矩阵等模型参数给定的条件下，利用维特比算法，就能预测出概率最大的隐含状态，从而实现词性识别，本文主要是讨论CRF 的另一个问题，条件随机场的模型参数学习问题。参考了两篇博客以及<统计机器学习>书中关于条件随机场

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