干货|带你愉快的理解CRF

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主要内容：以科普的形式解释CRF

本文希望用尽可能简短的语言把CRF（条件随机场，Conditional Random Field）的原理讲清楚，这里In A Nutshell在英文中其实有“导论”、“科普”等意思（霍金写过一本《果壳中的宇宙》，这里东施效颦一下）。

网上介绍CRF的文章，不管中文英文的，基本上都是先说一些概率图的概念，然后引入特征的指数公式，然后就说这是CRF。

所谓“概率图”，只是一个形象理解的说法，然而如果原理上说不到点上，你说太多形象的比喻，反而让人糊里糊涂，以为你只是在装逼。（说到这里我又想怼一下了，求解神经网络，明明就是求一下梯度，然后迭代一下，这多好理解，偏偏还弄个装逼的名字叫“反向传播”，如果不说清楚它的本质是求导和迭代求解，一下子就说反向传播，有多少读者会懂？）

好了，废话说完了，来进入正题。

1

逐标签Softmax

这就得到了我们最常用的方案：直接逐标签输出最大概率的那个标签。而前面的模型通常是多层的双向LSTM。

2

条件随机场

逐标签softmax是一种简单有效的方法，但有时候会出现不合理的结果。比如我们用sbme来做4标签分词时，逐标签softmax无法排除出现bbbb这样的序列的可能性，但这个序列是违反了我们的解码规则（b后面只能接m或e）。

因此，有人说逐标签softmax不需要动态规划，那是不对的，这种情况下，我们至少需要一个“非0即1”的转移矩阵，直接把不合理的转移概率设为0（如p(b|b) =0，然后通过动态规划保证得到合理的序列。

3

线性链CRF

转自：机器学习算法与自然语言处理

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