我读了不同的文件,CRF(条件随机字段)是如何工作的,但是所有的论文都只提供了公式.有没有人可以给我发一篇描述CRF的论文,例如我们有一个句子
"史密斯先生出生于纽约.他在微软公司工作了20年."
如果将上述句子作为训练的输入,那么该模型在培训期间如何运作以考虑CRF的公式？史密斯被标记为"PER"纽约被"LOC"微软公司称为"ORG".Moges.A
我不认为有人会写这样的教程。你可以查看HMM教程，它更容易理解并且可以通过示例进行解释。CRF 的问题在于它是具有许多依赖性的全局优化，因此很难逐步展示我们如何优化参数以及如何预测标签。但这个想法非常简单 - 使用稀疏性最大化依赖（集团）图......
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