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CRF란?, CRF 분석

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title: CRF outline
tag: CRF
category: CRF

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목차

• What is crf

  • Definition

  • What is crf for

• How to use crf

• How we can use crf at current project

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What is crf

​ Definition

• crf(conditional random field)는 통계적 분석 모델 중 하나이다.

  • 통계 모델은 sample data 생성 관련 통계적 가정을 구체화한 수학적 모델이다.
  • 자연어처리 분야에서 자주 사용되는 선형 사슬 조건부 무작위장은 입력된 표본들에 대한 라벨들을 예측한다.
  • 라벨 예측에 있어서 이웃 표본을 고려하여 예측하기 때문에 은닉 마르코프 모델의 대안이 된다.
    • 은닉 마르코프 모델은 어떤 확률에 있어서 현재 확률이 현재 확률이 일어나기 직전의 확률에 영향을 받는 모델이다.

  What is crt for

  • 따라서 이번 프로젝트에서도 통계 모델을 이용해 데이터의 라벨을 예측하는데 사용할 것으로 추측된다.

How to use crf

Method

crf.py

- callback()
- generate_potential_table()
- forward_backward()
- calc_path_score()
- log_likelihood()
- gradient()

crf.py - Class LinearChainCRF

- _read_corpus()
- _get_training_feature_data()
- _estimate_parameters()
- train()
- test()
- print_test_result()
- inference()
- viterbi()
- save_model()
- load()

- feature_set()
- label_array()
- label_dic()
- num_labels()
- params()
- squared_sigma()
- training_data()

body

at this project, our goal is combine some our lib.
so firstable thing i have to do is
analysis crf; so to know crf’s method.
and furthermore, have to know things at future are:
what is meaning of crf,
how to use crf,
how to combine with our lib
the meaning of crf is on this posting so
next posting would be ‘how to use crt’