条件随机场（四）

时间：2017-07-01 11:00:52 阅读：214 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

对所有类型的CRF模型，包括最大熵模型，都是采用极大似然估计的方法来进行参数估计，也就是说在训练数据集$\mathcal T$上进行对数似然函数$\mathcal L$的极大化。根据上一篇《条件随机场（三）》，我们知道线性链CRF的模型为

\begin{equation} p_{\vec {\lambda}}(\vec y | \vec x) = \frac 1 {Z_{\vec {\lambda}} (\vec x)} exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1}, y_j, \vec x, j)) \end{equation}

\begin{equation} Z_{\vec {\lambda}}(\vec x) = \sum_{\vec {y} \in \mathcal Y} exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1}, y_j, \vec x, j)) \end{equation}

所以对数似然函数为，

\begin{equation} \begin{aligned} \overline {\mathcal L} (\mathcal T) & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} log p(\vec y | \vec x) \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} [log (\frac {exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1}, y_j, \vec x, j))} { \sum_{y‘ \in \mathcal Y} exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x, j))})] \end{aligned} \end{equation}

为了避免过拟合，对数似然函数增加一个惩罚因子$- \sum_{i=1}^m \frac {\lambda_{i}^2} {2 \sigma^2}$，其中$\sigma^2$是平衡因子，于是重新组织对数似然函数并作变换，

\begin{equation} \begin{aligned} \mathcal {L} (\mathcal T) & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} [log (\frac {exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1}, y_j, \vec x, j))} { \sum_{y‘ \in \mathcal Y} exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x, j))})] - \sum_{i=1}^m \frac {\lambda_{i}^2} {2 \sigma^2} \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} [(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1}, y_j, \vec x, j)) - log (\sum_{y‘ \in \mathcal Y} exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x, j)))] - \sum_{i=1}^m \frac {\lambda_{i}^2} {2 \sigma^2} \\ & = \underbrace {\sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1}, y_j, \vec x, j)}_{\mathcal A} \\ & \quad - \underbrace{\sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} log \underbrace {(\sum_{y‘ \in \mathcal Y} exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x, j)))}_{Z_{\vec \lambda}(\vec x)}}_{\mathcal B} - \underbrace{\sum_{i=1}^m \frac {\lambda_{i}^2} {2 \sigma^2}}_{\mathcal C} \end{aligned}\end{equation}

对数似然函数$\mathcal L(\mathcal T)$的各项$\mathcal A, \mathcal B, \mathcal C$分别对$\lambda_i$求偏导，

\begin{equation} \frac \partial {\partial {\lambda_i}} \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1}, y_j, \vec x, j) = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \sum_{j=1}^n f_j(y_{j-1}, y_j, \vec x, j) \end{equation}

上式的求导中，将$\lambda_i$看作变量，而$\lambda_k, k \neq i$看作常数。

\begin{equation} \begin{aligned} \frac \partial {\partial {\lambda_i}} \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} log Z_{\vec \lambda}(\vec x) & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \frac 1 {Z_{\vec \lambda}(\vec x)} \frac {\partial {Z_{\vec \lambda}(\vec x)}} {\partial \lambda_j} \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \frac 1 {Z_{\vec \lambda}(\vec x)} \sum_{\vec {y}‘ \in \mathcal Y} exp (\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i ( y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x , j)) \cdot \sum_{j=1}^n f_i(y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x , j) \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \sum_{{\vec y}‘ \in \mathcal Y} \underbrace{\frac 1 {Z_{\vec \lambda}(\vec x)} exp(\sum_{j=1}^n \sum_{i=1}^m \lambda_i f_i ( y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x , j))}_{=p_{\vec \lambda}(\vec y | \vec x)} \cdot \sum_{j=1}^n f_i(y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x , j) \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \left( \sum_{{\vec y}‘ \in \mathcal Y} p_{\vec \lambda}({\vec y}‘ | \vec x) \sum_{j=1}^n f_i(y‘_{j-1}, y‘_j, \vec x , j) \right) \end{aligned} \end{equation}

\begin{equation} \frac \partial {\partial{\lambda_k}} (- \sum_{i=1}^m \frac {\lambda_{i}^2} {2 \sigma^2}) = - \frac {\lambda_k} {\sigma^2} \end{equation}

上面的对数似然函数(4)式是凹函数：其中第一项是线性的，因为关于$\lambda_i$求导后的表达式不包含$\lambda_i$了，第二项求导后的表达式中有一个归一化项，自然也与$\lambda_i$无关了，所以第二项也可以看成$\lambda_i$的线性项，而第三项明显是$\lambda_i$的凹函数，所以对数似然函数整体也是凹函数。

对数似然函数的$\mathcal A$项其实就是特征函数$f_i$在经验分布下的期望值（我怎么觉得要除以$| \mathcal T |$，然而这个对计算值没影响，后文会解释），

\begin{equation} \tilde{E}(f_i) = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \sum_{j=1}^n f_i (y_{j-1},y_j, \vec x, j) \end{equation}

$\mathcal B$项的求导则是CRF模型下的$f_i$的期望，

\begin{equation} \begin{aligned} E(f_i) & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal Z} p(\vec x, \vec y) \sum_{j=1}^n f_i ({y_{j-1}}‘ , {y_j}‘ , \vec x, j) \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal Z} p(\vec x) p(\vec y | \vec x) \sum_{j=1}^n f_i ({y_{j-1}}‘ , {y_j}‘ , \vec x, j) \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal Z} \tilde{p}(\vec x) p(\vec y | \vec x) \sum_{j=1}^n f_i ({y_{j-1}}‘ ,{y_j}‘ , \vec x, j) \\ & \propto \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \sum_{{\vec y}‘ \in \mathcal Y} p_{\vec \lambda}({\vec y}‘ | \vec x) \sum_{j=1}^n f_i ({y_{j-1}}‘, {y_j}‘, \vec x, j) \end{aligned} \end{equation}

上式推导中使用经验概率$\tilde{p}(\vec x)$代替$p(\vec x)$，最后一步的正比其实就是乘以了训练集的数量$| \mathcal T|$，这与(8)式也是一致的，(8)中也是经验期望乘以了$| \mathcal T |$，而第三项也可以认为是经过了乘以$| \mathcal T |$ 这一步，

于是对数似然函数的偏导为,

\begin{equation} \frac {\partial {\mathcal {L} (\mathcal T)}} {\partial {\lambda_i}} = \tilde{E}(f_i) - E(f_i) - \frac {\lambda_i} {\sigma^2} \end{equation}

(8)和(9)式与最大熵模型（见条件随机场二中的(12)~(16)式）类似，令上式等于0，于是乘以的$| \mathcal T |$这一项就可以忽略了。

计算$f_i$的经验期望是很容易的，只要找出特征$f_i$在训练数据集中出现次数（按道理，应该除以$| \mathcal T |$，但是上文解释过了，可以忽略这一常数因子），计算$E(f_i)$则没那么容易了，因为分类序列的情况比较多，即$| \mathcal Y |$值比较大。而在最大熵模型中可以计算$E(f_i)$的原因是因为其分类输出为单个，而非一个序列，显然序列排序的情况比单个的情况多很多，比如分类总共有J个，则单个分类的情况就是J个，而n长度的序列的可能情况理论上则是 $J^n$个。在CRF中，由于计算的复杂，我们采用动态规划的方法，与HMM中一样，即前向-后向算法。如下图

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我们令$T_{j}(s)$表示从位置j，状态为s的节点出发可以到达下一个位置上所有状态对应的节点，$T{j}^{-1}(s)$表示位置 j 且状态为s的节点可以由上一个位置上所有可能的状态节点转换而来，根据前面HMM的介绍内容不难知道，对于线性链CRF模型，前向$\alpha$和后向$\beta$分别为，

\begin{equation} \alpha_{j}(s| \vec x) = \sum_{s‘ \in T_{j}^{-1}(s)} \alpha_{j-1}(s‘ | \vec x) \cdot \Psi_{j}(\vec x, s‘, s) \end{equation}

\begin{equation} \beta_{j}(s | \vec x) = \sum_{s‘ \in T_{j}(s)}(s‘ | \vec x) \cdot \Psi_{j}(\vec x, s, s‘) \end{equation}

其中势函数$\Psi_{j}(\vec x, s‘, s)$可以根据条件随机场（三）中的(3)式和(5)式很容易得到：$\Psi_{j}(\vec x, s, s‘) = \exp (\sum_{i=1}^m \lambda_i f_i (y_{j-1} = s, y_{j} = s‘ , \vec x , j)) $

这里，前向概率 $\alpha_{j}(s | \vec x)$表示输入为$\vec x$的条件下，位置 j 处的状态为 s 并且到位置 j 的前部分标记序列的非规范化条件概率，而后向概率 $\beta_{j}(s | \vec x)$ 表示输入为 $\vec x$的条件下，位置 j 的状态为s 且 j 位置到最后的那一部分标记序列的非规范化条件概率，一定要注意是非规范化的，因为没有考虑因子$Z_{\vec {\lambda}}(\vec x)$。

定义第一个位置 j = 1 之前的起始位置 j = 0 的状态记为 $\bot$，最后一个位置 j = n 之后的一个位置 j = n + 1 的状态记为 $\top$，于是有

\begin{equation} \alpha_{0} (\bot | \vec x) = 1 \end{equation}

\begin{equation} \beta_{|\vec x| + 1}(\top | \vec x) = 1 \end{equation}

有了上述信息，计算$f_i$的期望就可以有效地实现了，根据(9)式，

条件概率$\sum_{{\vec y}‘ \in \mathcal T} p_{\vec {\lambda}}({\vec y}‘ | \vec x)$表示给定输入$\vec x$的条件下，所有可能的输出$\vec y$的条件概率之和，易知

$$\sum_{{\vec y}‘ \in \mathcal T} p_{\vec {\lambda}}({\vec y}‘ | \vec x) = \frac 1 {Z_{\vec {\lambda}}(\vec x)} \sum_{s \in S} \alpha_{j}(s | \vec x) \beta_{j}(s|\vec x) $$

代入(9)式得，

\begin{equation} \begin{aligned} E(f_i) & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \frac 1 {Z_{\vec {\lambda}}(\vec x)} \sum_{s \in S} \alpha_{j}(s | \vec x) \beta_{j}(s|\vec x) \cdot \sum_{j=1}^n f_i({y_{j-1}}‘, {y_j}‘, \vec x, j) \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \frac 1 {Z_{\vec {\lambda}}(\vec x)} \sum_{j=1}^n \sum_{s \in S} f_i({y_{j-1}}‘, {y_j}‘, \vec x, j) \alpha_{j}(s | \vec x) \beta_{j}(s|\vec x) \\ & = \sum_{(\vec x, \vec y) \in \mathcal T} \frac 1 {Z_{\vec {\lambda}}(\vec x)} \sum_{j=1}^n \sum_{s \in S} \sum_{s‘ \in T_{j}(s)} f_i((s, s‘, \vec x, j) \alpha_{j}(s | \vec x) \Psi_{j}(\vec x, s, s‘) \beta_{j+1}(s‘|\vec x) \end{aligned} \end{equation}

上式计算过程可以用下图形象的表示出来

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