Подтвердить что ты не робот

Уточнение Как работает CRF (условное случайное поле) с использованием примеров

Я читал разные документы, как работает CRF (условное случайное поле), но все документы ставят только формулу. Есть ли кто-нибудь, кто может отправить мне документ, описывающий CRF с примерами, например, если у нас есть предложение

"Mr.Smith родился в Нью-Йорке, он работает последние 20 лет в компании Microsoft".

если приведенное выше предложение дано как ввод для обучения, как работает Модель во время обучения, принимая во внимание формулу CRF? Смит помечен как "PER" Нью-Йорк является "LOC" Microsoft Company как "ORG". Moges.A

Ответ 1

Вот ссылка на набор слайдов, сделанных Шашей Рашем, аспирантом, который в настоящее время работает над NLP в Google. Одна из причин, по которой мне очень нравятся слайды, состоит в том, что они содержат конкретные примеры и проводят вас через выполнение важных алгоритмов.

Ответ 2

Это не документ, но есть бесплатный онлайн-курс по вероятностные графические модели - CRF является одним из них. Это очень окончательно, и после его завершения вы получите интуитивный уровень понимания.

Ответ 3

Я не думаю, что кто-нибудь напишет такой учебник. Вы можете проверить учебник HMM, который легче понять, и его можно объяснить примером. Проблема с CRF заключается в том, что это глобальная оптимизация со многими зависимостями, поэтому очень сложно показать шаг за шагом, как мы оптимизируем параметры и как мы прогнозируем метки. Но идея очень проста - максимизация графика зависимости (клика) с использованием разреженности...