* 条件付確率場 (conditional random field; CRF) [#ndf06904]

観測変数集合 X に関する潜在変数集合 Y の条件付確率分布 P(Y|X) がMarkov確率場の構造を持っているようなモデル. 隠れMarkov確率場では潜在変数と観測変数が一対一に対応しているのを一般化したモデル.

> -- あかほ 

**関連項目 [#q2b1dbbb]
-[[conditional random field]]
-[[CRF]]
#br
-[[Markov確率場]]
#br
-[[検索:条件付確率場 条件付ランダム場 CRF]]

** リンク集 [#va2b6707]

-[[conditional random fields>http://www.inference.phy.cam.ac.uk/hmw26/crf/]] @ Hanna M. Wallach
#br
-[[Wikipedia:Conditional_random_field]]

*** Freeware [#kd91fb55]

-[[mloss:crf]]
-[[CRF Project>http://crf.sourceforge.net/]] (java)
-[[CRF++: Yet Another CRF toolkit>http://crfpp.sourceforge.net/]] (C++)
-[[FlexCRFs: Flexible Conditional Random Fields>http://flexcrfs.sourceforge.net/]] (C++)
-[[CRF-OPT>http://www.cs.wustl.edu/~mc15/crf_opt.php]]
-[[CRFsuite>http://www.chokkan.org/software/crfsuite/]]

** 関連文献 [#n89dbc41]

-John Lafferty, Andrew McCallum, and Fernando Pereira "Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data" ICML2001~
[[GoogleScholarAll:Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data]]
-[[C.Sutton and A.McCallum "An Introduction to Conditional Random Fields for Relational Learning">http://www.cs.umass.edu/~mccallum/papers/crf-tutorial.pdf]]:&amazon(0262072882);の一部
-[[Book/Probabilistic Graphical Models]] 4.6.1節

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