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搜索关键字:最大熵    ( 110个结果
条件随机场CRF HMM,MEMM的区别
http://blog.sina.com.cn/s/blog_605f5b4f010109z3.html首先,CRF,HMM(隐马模型),MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模,像词性标注,True casing。但隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设,导致其不能考虑上下文的特...
分类:其他好文   时间:2015-01-04 15:15:08    阅读次数:438
张乐C++最大熵模型的命令行实现方法
最近做了一个应用最大熵模型movie-review二元分类的项目。 其中最大熵模型应用的是张乐教授的最大熵工具http://homepages.inf.ed.ac.uk/lzhang10/maxent_toolkit.html。 分析数据movie-review应用的是Bo-Pang http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data...
分类:编程语言   时间:2014-12-15 09:09:31    阅读次数:364
CRF 条件随机场
条件随机场模型是Lafferty于2001年,在最大熵模型和隐马尔科夫模型的基础上,提出的一种判别式概率无向图学习模型,是一种用于标注和切分有序数据的条件概率模型。 CRF最早是针对序列数据分析提出的,现已成功应用于自然语言处理(Natural Language Processing,NLP) 、生物信息学、机器视觉及网络智能等领域。 1.序列标注的例子 标注(实体命名识别):任命...
分类:其他好文   时间:2014-12-03 15:46:28    阅读次数:242
最大熵依存句法分析器的实现
这是一个判别式汉语句法分析器的Java实现,基于最大熵模型和最大生成树模型,实现了中文依存句法的自动分析,在封闭测试集(取自训练集)上取得了99.20%的准确率(UA),分析速度达到570.7句/秒。判别式的分析方法该方法采用条件概率模型,将所有依存关系概率的累积作为目标函数的score,取scor...
分类:其他好文   时间:2014-11-26 20:37:23    阅读次数:145
最大熵的Java实现
这是一个最大熵的简明Java实现,提供训练与预测接口。训练采用GIS训练算法,附带示例训练集。本文旨在介绍最大熵的原理、分类和实现,不涉及公式推导或其他训练算法,请放心食用。最大熵理论简介最大熵属于辨识模型,能够满足所有已知的约束, 对未知的信息不做任何过分的假设。什么叫已知的约束?本文不会使用晦涩...
分类:编程语言   时间:2014-11-23 17:12:39    阅读次数:208
6、最大熵模型
前导知识: 1、证明: -lnx ≥1-x , x>0 证如下: 原题可化为f(x)=-lnx+x-1≥0 对f(x)求一阶导 f'(x) = -1/x +1 对f(x)求二阶导 f''(x) = 1/x2>0 二阶导大于0,f(x...
分类:其他好文   时间:2014-10-27 16:56:34    阅读次数:152
Maximum Entropy Model(最大熵模型)初理解
Maximum Entropy Model(最大熵模型) 推导
分类:其他好文   时间:2014-09-30 14:26:29    阅读次数:156
MALLET简介
MALLET:基于Java语言的用于统计自然语言处理,文件分类,聚类,主题建模,信息提取,和其他的用于文本的机器学习应用的Java包。 MALLET包括复杂的用于文件分类的工具: 有效的用于转换文本到“特征”的程序,多种多样的算法(包括朴素贝叶斯,最大熵,和决策树)。以及一些通用的指标用于评估分类器性能。 除了分类,MALLET包括序列标注的工具,像从文本...
分类:其他好文   时间:2014-08-16 11:15:20    阅读次数:256
升级ubuntu中的gcc和g++版本
在利用张乐博士的最大熵模型工具包(Maximum Entropy Modeling Toolkit for Python and C++)和条件随机场的经典工具包CRF++(CRF++: Yet Another CRF toolkit)进行分词的时候,发现工具包不能正常安装,从报出的错误推测是gcc的版本较低,上述工具包发布于2011年,推测使用了较新的C++11标准。我们知道C++11标准开始支...
分类:其他好文   时间:2014-08-06 01:59:30    阅读次数:151
标记偏置 隐马尔科夫 最大熵马尔科夫 HMM MEMM
隐马尔科夫模型(HMM): 图1. 隐马尔科夫模型 隐马尔科夫模型的缺点:         1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象:               序列标注问题不仅和单个词相关,而且和观察序列的长度,单词的上下文,等等相关。         2、目标函数和预测目标函数不匹配:               HMM学到的是状态和观察序列...
分类:其他好文   时间:2014-07-27 11:55:03    阅读次数:338
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