machine-learning - google - machine learning python

Aclaración de cómo CRF(Campo aleatorio condicional) funciona usando ejemplos

Question

Leí diferentes documentos sobre cómo funciona el CRF (campo aleatorio condicional), pero todos los documentos ponen solo la fórmula. ¿Hay alguien que pueda enviarme un documento que describa sobre CRF con ejemplos como si tuviéramos una oración?

"Mr.Smith nació en Nueva York. Ha estado trabajando durante los últimos 20 años en la compañía de Microsoft".

Si la oración anterior se da como una entrada para entrenar, ¿cómo funciona el modelo durante la capacitación teniendo en cuenta la fórmula para CRF? Smith está etiquetado como "PER" Nueva York es como "LOC" Microsoft Company como "ORG". Moges.A

Answer 1

Aquí hay un link a un conjunto de diapositivas hechas por Shasha Rush, una estudiante de doctorado que actualmente trabaja en PNL en Google. Una de las razones por las que realmente me gustan las diapositivas es porque contienen ejemplos concretos y lo guían a través de ejecuciones de algoritmos importantes.

Answer 2

No creo que alguien escriba tal tutorial. Puede consultar el tutorial de HMM que es más fácil de entender y se puede explicar con un ejemplo. El problema con CRF es que es una optimización global con muchas dependencias, por lo que es muy difícil mostrar paso a paso cómo optimizamos los parámetros y cómo predecimos las etiquetas. Pero la idea es muy simple: gráfico de maximización de la dependencia (camarilla) con escasez ...

Answer 3

No es un artículo, pero hay disponible un curso gratuito en línea sobre modelos gráficos probabilísticos : CRF es uno de ellos. Es muy definitivo y obtendrás un nivel intuitivo de comprensión después de completarlo.