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CRF再入門(推論編) - Qiita
introduction 系列ラベリングといえば、最近はLSTMやTransformerがすぐに選択肢に上がりますが、 しかし... introduction 系列ラベリングといえば、最近はLSTMやTransformerがすぐに選択肢に上がりますが、 しかし、CRFもまだまだ使える場面があります。 例えばNamed-Entity-Recognitionでは BERTにstate-of-the-artは譲ったものの、 ELMoなどでLSTMと組み合わせることで高い性能を実現しています。 実装例ではみんな大好き形態素解析ライブラリのMeCabにも使われています。 そんなCRFを今更ながら改めて入門してみます。 今回は推論のみを扱います。 問題設定 系列ラベリングの推論 ある系列に対しもっともらしいラベル列を見つける CRFでは以下のように問題を変換(ヒューリスティック) 観測された系列全体$X$が一度に与えられた時, 有りうるラベル列のうちもっともらしいものはどれか? つまり観測された系列Xが与えられた時の条件付き確率が最