条件随机场介绍（2）—— An Introduction to Conditional Random Fields
2. 模型 本部分从建模的角度讨论条件随机场，解释条件随机场如何将结构化输出上的概率分布表示为高维输入向量的函数。条件随机场即可以理解为逻辑回归在任意图结构上的扩展，也可以理解为结构化数据的生成模型（如隐马尔可夫模型）的判别化。 本部分首先对图模型做一个简单的介绍（2.1节），并对NLP中的生成模型和判别模型进行分析（2.2节）。然后给出条件随机场的正式定义，包括常用的线性链条件随机场（2.3节）
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