HMM、MEMM、CRF对比

这里，先来比较一下HMM、MEMM、CRF     参考链接

HMM(隐马尔科夫模型)

• HMM模型中存在两个假设：一是输出观察值之间严格独立，二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型)。    
• 特点：对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率。

MEMM(最大熵马尔可夫模型)

• MEMM模型克服了观察值之间严格独立产生的问题，但是由于状态之间的假设理论，使得该模型存在标注偏置问题。
• 特点：对转移概率和表现概率建立联合概率，统计条件概率。MEMM只在局部做归一化，容易陷入局部最优。
• 这里介绍一下标注偏置：不上图了，百度能搜到很多，直白的说就是因为转移分支数不同，导致概率的分布不均衡，因为转移到下一个状态的概率之和为1，所以对应的状态t转移到状态t+1的时候，状态t+1存在的可能转移的状态个数越少，那概率就可能越高，导致状态转移存在不公平，更倾向于转移到下一时刻状态数更少的状态上去，导致结果不是更优结果。

 

CRF(条件随机场)

• CRF 解决了MEMM 标注偏置的问题
• 特点:统计全局概率，归一化时，考虑了数据在全局的分布，从而解决了标记偏置的问题，能达到全局最优。

三个模型对比示例：

 

 

下面来着重介绍CRF

找到了一处python代码链接 https://github.com/timvieira/crf/blob/master/crf/basecrf.py

原理介绍待更...