条件付き確率場のマルコフ性とか準マルコフ連鎖とか - 射撃しつつ前転 改

実装する上ではどうでもいい、言葉の定義の問題のところに足を突っ込みつつあるような気もするけれど、CRFについて調べていたらどんどん混乱してきたので、現在のところの理解をまとめてみる。たぶん、突っ込みどころはいっぱいありますので、突っ込んで頂けると幸いです。 CRFは入力Xと出力Yの組をたくさん与えることで、未知のXに対してもP(Y|X)を計算できるようにするモデルである。ただし、Yは構造を持つ（この構造を持つというのがどう言うことかもややこしくて今調べているのだが、こちらはとりあえず棚上げする）ものとする。 CRFはであるということしか規定せず、自然言語処理ではlinear chain CRFとsemi markov CRFの2つ、特にlinear chain CRFがよく使われている。 linear chain CRFは出力Yが一本鎖の構造になっているところが特徴である。linear c

[mamoruk]

生成モデルだと Markov Random Field http://en.wikipedia.org/wiki/Markov_random_field と言うと思いますが CRF は MRF の変種なので Markov Chain だと言っていいのでは

[ya--mada]

広い範囲で言えちゃうので、普通に式として定義して説明しないと、何言っての？ってくらいかな。