条件随机场介绍

原文：An Introduction to Conditional Random Fields

作者：

Charles Sutton (School of Informatics, University of Edinburgh, Edinburgh, EH8 9AB, UK)
Andrew McCallum (Department of Computer Science, University of Massachusetts, Amherst, MA, 01003, USA)

翻译整理：Juworchey

摘要

许多数据分析任务需要对大量相互依赖或者依赖于其他可观测变量的变量进行预测。结构化预测方法本质上是分类方法与图模型的结合。这类方法将图模型对多元数据简洁的建模能力，与分类方法能够利用大量特征进行预测的能力相结合。本文介绍条件随机场（conditional random fields, CRF），这是一种流行的用于结构化预测的概率方法。条件随机场被广泛的应用于各领域，包括自然语言处理，计算机视觉，生物信息学等。本文介绍了条件随机场的推断和参数估计方法，以及实现大规模条件随机场可能会涉及到的实践问题。此外，本文希望对各领域的从业人员有所帮助，因此对概率图模型的知识不做任何前提假设。