看了CRF相關的東西好幾天了，現在也過來總結總結。我本人喜歡以講故事的方式闡述一些東西，純理論總是很抽象，而且很容易讓人失去耐心。那就以“詞性標註”爲切入點，去理解一下CRF（Conditional Random Field）條件隨機場的算法原理（難免有不對或者不全的地方，持續更新）。
相關定義：
CRF（Conditional Random Field）條件隨機場模型是一種典型的判別式模型，它在觀測序列的基礎上對目標序列進行建模，重點解決“序列化標註問題”。言下之意，就是給定的輸出識別序列Y和觀測序列X，通過定義條件概率P(Y|X)來描述模型。
特點長處：
條件隨機場模型既具有判別式模型的優點，又具有產生式模型考慮到的上下文標記間的轉移概率。以序列化形式進行全局參數優化和解碼的特點，解決了其他判別式模型難以避免的標記偏執問題。
應用場景：
可以用於“序列標記”、“數據分割”、“組塊分析”等自然語言處理任務。在“中文分詞”、“中文人名識別”、“歧義消除”等任務中表現很好。
算法流程：
首先，需要將分詞語料的標註符號轉化爲用於命名實體序列標註的標記。
其次，確定特徵模板，一般採用當前位置的前後n個位置的字及其標記表示，即以當前位置的前後n個位置範圍內的子串及其標記作爲觀察窗口（一般n取2~3）
然後，得到相應的特徵函數
最後，剩下的工作就是訓練CRF模型的參數λ0
實例：詞性標註
詞性標註，顧名思義，就是說一句話中預測出各個詞組的詞性（比如：動詞、名詞、形容詞、介詞等等）。
以一句話：“我們是中國人”爲例，通過詞組分割後的結果就是：“我們(n)/是(v)/中國人(n)”（這裏相當於是訓練數據，這樣的訓練數據假設我們有1000條）
假設我們的label有5個：{名詞，動詞，形容詞，介詞，副詞}（當然還有很多，這裏點到爲止）
現在給出一個特徵模板：以當前位置爲起始，向後，以n=2爲滑動窗口，即：當前詞和接下來的一個詞爲一個特徵模板（假設我們類似的特徵模板有7個）
準備好了嗎？要開始解釋公式部分了，該部分請對照CRF的公式。
其中，函數t()代表轉移函數，而函數s()代表狀態函數；j是模板序列號（一種模板有一種轉移特徵函數），k是標籤個數（一個標籤有一個狀態函數）
以上邊那個模板爲例，我們會得到一個5*5的轉移矩陣（5代表我們的label個數），矩陣中每個數代表label-->label的個數（比如：當前詞爲名詞，下一個詞爲動詞的次數）
來說說什麼是“狀態函數”吧，狀態函數則表示在標註序列中第i個位置標記(（以模板序列爲段）某個label的概率。（第i個位置就有5個參數）
再來說說什麼是“轉移函數”吧，就是在標註序列中第i個位置是某個label到另一個label的概率，這些概率都是基於統計頻數計算的。（第i個位置就有5*5個參數）