算法/序列标注之HMM与CRF模型

机器学习 HMM CRF

绪论

​ 从文本翻译到文字、语音识别，再到命名实体识别，词性标注，序列标注问题已然渗透到社会生活中的方方面面。不少自然语言处理的问题都可以想方设法转化为序列标注问题：对邮件等”大块“的信息做命名实体识别，识别出信息中的表单项用于自动填写表单，可以有效地提高工作效率，节约时间；对音频文件进行标注分析，可以用来进行语音识别；抽取出来的电子病历文本中的疾病、治疗、检查等类型的实体，可以用以对电子病历进行分类归档…想要处理好一般性的自然语言处理问题到序列标记问题的转化，关键在于处理好如何定义标记的问题。