CRF条件随机场的原理、例子、公式推导和应用

条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是自然语言处理的基础模型，广泛应用于中文分词、命名实体识别、词性标注等标注场景。

条件随机场CRF与深度学习结合，产生了BiLSTM-CRF、BiLSTM-CNN-CRF等模型，在中文分词、命名实体识别、词性标注也取得不错的效果。

条件随机场CRF与Attention机制结合，又发展成了Transformer-CRF、BERT-BiLSTM-CRF等模型，使中文分词、命名实体识别、词性标注效果又有显著提高。

本文先引出条件随机场CRF的场、随机场、团、最大团等相关基础概念；接着介绍CRF的原理，重点阐述了线性链条件随机场的原理；然后介绍CRF在中文分词、命名实体识别、词性标注的具体应用；最后对CRF进行总结，指出图模型之间的演化关系，及CRF模型的发展简史。

本文结构如下：

一、CRF基础
1、无向图
2、马尔可夫随机场
3、最大团
4、无向图的因子分解

二、CRF原理
1、条件随机场
2、线性链条件随机场
3、线性链条件随机场公式
4、条件随机场例子

三、CRF应用
1、中文分词
2、命名实体识别
3、词性标注

四、CRF总结
1、CRF的概括总结
2、图模型之间的关系
3、CRF的发展简史

直接上PPT。

一、CRF基础

1、无向图

什么是图？什么是无向图？

2、马尔可夫随机场

什么是场？什么是随机过程？

什么是随机场？什么是马尔可夫随机场？

3、最大团

什么是团？什么是最大团？

4、无向图的因子分解

Hammersley-Clifford 定理如下：

举个无向图的因子分解的例子。

二、CRF原理

1、条件随机场

2001年，John Lafferty, Andrew McCallum 和 Fernando Pereira，在论文《 Conditional Random fields ：Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data》提出条件随机场。

提出条件随机场。

条件随机场定义如下：

2、线性链条件随机场

线性链条件随机场的定义如下：

线性链条件随机场CRF的图结构

3、线性链条件随机场公式

特征函数定义如下：

为了简单起见，将转移特征和状态特征及其权值用统一符号表示。条件随机场简化公式如下：

4、条件随机场例子

例2：已知中文文本"刘启林”，采用IOB标注方法，求实体标注序列为{ B，I，I }的概率。

例1的几何描述如下：

例1的标注序列为{B、I、I}的联合概率分布如下：

三、CRF应用

1、中文分词

基于CRF由字构词方法的基本思想，基本原理如下：

CRF中文分词的图结构如下：

2、命名实体识别

基于CRF的命名实体识别过程如下：

CRF命名实体识别的图结构如下：

3、词性标注

基于CRF词性标注方法的基本思想，基本原理如下：

CRF中文词性标注的图结构如下：

四、CRF总结

1、CRF的概括总结

2、图模型之间的关系

朴素贝叶斯、HMM、逻辑回归、CRF等图模型关系如下：

朴素贝叶斯、HMM、逻辑回归、CRF对比如下表所示：

更多HMM可参考：

更多LR逻辑回归模型可参考：

3、CRF的发展简史

机器学习阶段：CRF

深度学习阶段：BiLSTM-CRF、BiLSTM-CNN-CRF

Attention阶段：Transformer-CRF、BERT-BiLSTM-CRF

条件随机场CRF一直是标注问题的基础模型。

由于能力和水平的限制，我的可能是错的。

参考文献：

1、王元等, 数学大词典(第二版), 科学出版社[M], 2017.09

2、John Lafferty, Andrew McCallum, and Fernando Pereira, "Conditional Random Fields:

Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data", June 2001.

3、李航, 统计学习方法(第2版), 清华大学出版社[M], 2019.05

4、宗成庆, 统计自然语言处理(第2版), 清华大学出版社[M], 2013.08

5、Charles Sutton and Andrew McCallum, An Introduction to Conditional Random Fields, 2011