简单随风
简单随风

从HMM到CRF

HMM:

假如我们有一个翻译系统：
从HMM到CRF_第1张图片
y = (y1, y2, … yt) 表示用户说的单词
x = (x1, x2, … xt) 表示语音的信号
那么我们要求的P(x, y) = P(y1) * P(y2|y1) * P(y3|y2) * … * P(yt|yt-1) * P(x1|y1) * P(x2|y2) * … * P(xt|yt)
即在这里插入图片描述
可是在实际的使用场景中，通常每个tag都不仅受当前输入的影响，也会受其他输入的影响，所以我们可以在此引申出MEMM

MEMM

MEMM的模型可以如下图表示：

从HMM到CRF_第2张图片
同理可推出以下公式：
在这里插入图片描述
但是该模型会出现Label Bias Problem问题，为了解决该问题，在此引申出CRF

CRF

CRF的模型大概如下，在MEMM的基础上，去掉了y与y之间的方向
从HMM到CRF_第3张图片
推导可得
从HMM到CRF_第4张图片
这里我是直接网上找的截图，
在这里插入图片描述指的是x_1:n

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