Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Условное Случайное Поле
Дискриминативная статистическая модель, используемая для структурированного предсказания, которая напрямую моделирует условную вероятность P(y|x) меток y при наблюдениях x.
Потенциальный фактор
Неотрицательная функция, которая количественно определяет сродство между конфигурациями переменных в CRF, преобразуется в вероятности путем нормализации.
Энергетическая функция
Функция, которая сопоставляет скалярное значение каждой возможной конфигурации переменных, где конфигурации с низкой энергией соответствуют высоким вероятностям.
Линейно-цепной CRF
Специализированный тип CRF, в котором выходные переменные образуют линейную цепочку, широко используется для разметки последовательностей, таких как NER или POS-тегирование.
Z-нормализация
Разделительная константа, которая обеспечивает равенство суммы вероятностей всех возможных конфигураций единице, вычисляемая как сумма экспонент энергий.
Условное правдоподобие
Целевая функция, максимизируемая при обучении CRF, измеряющая вероятность правильных меток при обучающих наблюдениях.
Передача сообщений
Алгоритм вывода, который распространяет информацию между узлами факторного графа для вычисления маргинальных убеждений или MAP-назначений.
CRF высокого порядка
Расширение линейно-цепных CRF, которое моделирует зависимости между не соседними переменными в последовательности, захватывая более сложные отношения.
MAP-декодирование
Процесс вывода, который ищет конфигурацию состояний, максимизирующую апостериорную вероятность (Maximum A Posteriori) в CRF.
CRF-Полукэш
Вариант CRF, где состояния могут быть частично наблюдаемыми, сочетающий обучение с учителем и без учителя для улучшения производительности.
Фактор Перехода
Компонент CRF, который моделирует вероятность перехода между последовательными состояниями в последовательности, фиксируя временные зависимости.