下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势（）

[单选题]

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特征灵活
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速度快
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可容纳较多上下文信息
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全局最优
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牛客444334号

B

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。

HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。
MEMM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率，但MEMM容易陷入局部最优，是因为MEMM只在局部做归一化。
RF模型中，统计了全局概率，在做归一化时，考虑了数据在全局的分布，而不是仅仅在局部归一化，这样就解决了MEMM中的标记偏置（label bias）的问题。

CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息。特征设计灵活。（与ME一样） ————与HMM比较
同时，由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。 ————与MEMM比较
CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。
CRF需要训练的参数更多，与MEMM和HMM相比，它存在训练代价大、复杂度高的缺点。

编辑于 2015-01-30 11:53:05 回复(2)

牛客-007

答案：B
CRF模型对于HMM和MEMM模型的优点：
a）与HMM比较。CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息。特征设计灵活（与ME一样）
b）与MEMM比较。由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。
c）与ME比较。CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。
CRF模型对于HMM和MEMM模型的缺点：
训练代价大、复杂度高

发表于 2015-01-29 18:18:24 回复(0)

霍七

CRF的优点：
（1）CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件，因而可以容纳任意的上下文信息。特征设计灵活（与ME一样）————与HMM比较
（2）同时，由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率，它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置（Label-bias）的缺点。————与MEMM比较
（3）CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率分布，而不是在给定当前状态条件下，定义下一个状态的状态分布。————与ME比较
CRF的缺点：训练代价大、复杂度高

发表于 2017-10-11 15:02:07 回复(0)

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C++工程师搜狗数理统计 2015

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上传者：小牧魔法袋

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