NLP --- 条件随机场CRF详解

上一节我们介绍了CRF的背景，本节开始进入CRF的正式的定义，简单来说条件随机场就是定义在隐马尔科夫过程的无向图模型，外加可观测符号X，这个X是整个可观测向量。而我们前面学习的HMM算法，默认可观测符号是独立的，但是根据我们的实际语言来说，独立性的假设太牵强，不符合我们的语言规则，因此在HMM的基础上，我们把可观测符号的独立性假设去掉。同时我们知道HMM的解法是通过期望最大化进行求解，而CRF是通

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