论文学习12-Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data（CRF
文章目录 abstract 1.introduction 1.2 条件模型 2.标签偏差问题 3.CRF 提出条件随机场CRF abstract 我们提出了条件随机场，这是一个建立概率模型来分割和标记序列数据的框架。相对于隐马尔可夫模型和随机语法，条件随机场在这类任务中有几个优势，包括能够放松这些模型中做出的强独立性假设。条件随机域也避免了最大熵马尔可夫模型(MEMMs)和其他基于有向图模型的判别
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