20240323-1-条件随机场面试题CRF

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条件随机场面试题

1. 简单介绍条件随机场

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条件随机场（conditional random field，简称 CRF）是给定一组输入随机变量条 件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场，是一种鉴别式机率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。
如同马尔可夫随机场，条件随机场为无向图模型，图中的顶点代表随机变量，顶点间的连线代表随机变量间的相依关系，在条件随机场当中，随机变量 Y 的分布为条件机率，给定的观察值则为随机变量 X。
原则上，条件随机场的图模型布局是可以任意给定的，一般常用的布局是链接式的架构，链接式架构不论在训练（training）、推论（inference）、或是解码（decoding）上，都存在有效率的算法可供演算。
条件随机场跟隐马尔可夫模型常被一起提及，条件随机场对于输入和输出的机率分布，没有如隐马尔可夫模型那般强烈的假设存在 [补充：因为HMM模型假设后面状态和前面无关]。

##2. 条件随机场预测的维特比算法求解过程：

输入：模型特征向量F(y,x)和权值向量w，观测序列$x=(x_1,x_2,\dots ,x_n)$;
输出：最优路径$y^*=(y_1,y_2^*,…,y_n) $

初始化：
$${\delta }_1(j)=w\cdot F_1\left(y_0=\mathrm{start},y_1=j,x\right),j=1,2,\cdots ,m$$
递推：
δ i ( l ) = max ⁡ 1 < j < m { δ i − 1 ( j ) + w ⋅ F i ( y i − 1 = j , y i = l , x ) } , l = 1 , 2 , ⋯ , m \delta_{i}(l)=\max _{1<j<m}\left\{\delta_{i-1}(j)+w \cdot F_{i}\left(y_{i-1}=j, y_{i}=l, x\right)\right\}, \quad l=1,2, \cdots, m δi​(l)=1<j<mmax​{δi−1​(j)+w⋅Fi​(yi−1​=j,yi​=l,x)},l=1,2,⋯,m

Ψ i ( l ) = arg ⁡ max ⁡ 1 ⩽ j ⩽ m { δ t − 1 ( j ) + w ⋅ F i ( y i − 1 = j , y i = l , x ) } , l = 1 , 2 , ⋯ , m \Psi_{i}(l)=\arg \max _{1 \leqslant j \leqslant m}\left\{\delta_{t-1}(j)+w \cdot F_{i}\left(y_{i-1}=j, y_{i}=l, x\right)\right\}, \quad l=1,2, \cdots, m Ψi​(l)=arg1⩽j⩽mmax​{δt−1​(j)+w⋅Fi​(yi−1​=j,yi​=l,x)},l=1,2,⋯,m

终止：
$$\underset{y}{\max }(w\cdot F(y,x))=\underset{1<j<m}{\max }{\delta }_n(j)$$

$$y_n^{\ast }=\arg \underset{1⩽j⩽m}{\max }{\delta }_n(j)$$

返回路径:
$$y_i^{\ast }={\Psi }_{i+1}\left(y_{i+1}^{\ast }\right),i=n-1,n-2,\cdots ,1$$

##3. 链式条件随机场[chain-structured CRF]条件概率公式：

$$P(\mathbf{y}\mid \mathbf{x})=\frac{1}{Z}\exp \left(\sum _j\sum _{i=1}^{n-1}{\lambda }_j{t}_j\left(y_{i+1},y_i,\mathbf{x},i\right)+\sum _k\sum _{i=1}^n{\mu }_k{s}_k\left(y_i,\mathbf{x},i\right)\right)$$

4. HMM、MEMM和CRF模型的比较

• HMM模型是对转移概率（隐藏状态转移到隐藏状态的概率）和表现概率（隐藏状态到观察状态的概率）直接建模，统计共现概率；
• MEMM模型是对转移概率和表现概率建立联合概率，统计时统计的是条件概率，而非共现概率。MEMM容易陷入局部最优，主要因为是MEMM只在局部做归一化；
• CRF模型则统计的是全局概率，在归一化时考虑了数据在全局的分布，而不仅仅是局部归一化，这样也就解决了MEMM中的标记偏置问题；

5. 注意要点

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• 概率图模型的表示
  概率图模型结合了概率论和图论的知识，用图模式(节点和边)表达基于概率相关关系的模型的总称。图模型的引入使得人们在处理复杂概率问题时，可以将复杂问题进行适当的分解；表示理论将图模型分为如下两个类别：贝叶斯网络[Bayesian Netword]和马尔科夫随机场[Markov Random Field]，前者采用有向无环图来表达事件的因果关系，后者采用无向图来表达变量间的相互作用；

• 贝叶斯网络和马尔科夫随机场的分解计算问题
  贝叶斯网络中每个节点都对应一个先验概率分布或者条件概率分布，因此整体联合概率分布可以直接分解为所有单个节点分布的乘积；对于马尔科夫随机场，由于变量间没有明确的因果关系，它的联合概率分布通常会表达为一系列势函数[Potential Function]的乘积，因为乘积之和通常不为1，所以要进行归一化才能成为一个有效的概率分布。

• 对于概率图模型，模型学习的精度通常受三方面影响

  • 语料库样本集对总体的代表性；
  • 模型算法理论基础及所针对的问题。不同模型的理论不同，所擅长处理的NLP任务也不同，比如：朴素贝叶斯模型处理短文本分类效果很好，最大熵模型在处理中文词性标注表现很好，条件随机场处理中文分词，语义组块等方便精度很好，Semi-CRF在处理命名实体识别精度很好。
  • 模型算法的复杂度。属于工程问题，一般讲，要求模型参数估计的越精确，模型复杂度越高，学习时间越长，推断和预测的精度也越高。

• Bi-LSTM-CRF算法解析

  Bi-LSTM-CRF模型的输入是每个单词的词向量，经过双向LSTM层提取特征并输出为5个label的得分，再将该得分输入进CRF层，得到这句话最终最大可能的识别标签。因为BiLSTM层得到的label并不总是满足实际情况，CRF层能够添加一些约束使得预测标签是有效的。这些约束便是从训练数据的过程中学习得到的。
  

• 常见的概率图模型中，哪些是生成模型和哪些是判别模型？

  • 生成式 模型是对联合概率分布$P(X,Y,Z)$进行建模，在给定观测集合X的条件下，通过计算 边缘分布来得到对变量集合Y的推断，即

$$P(Y\mid X)=\frac{P(X,Y)}{P(X)}=\frac{{\sum }_{Z}P(X,Y,Z)}{{\sum }_{Y.Z}P(X,Y,Z)}$$

- 判别式模型是直接对条件概率分布$P(Y,Z|X)$进行建模，然后消掉无关变量Z就可以 得到对变量集合Y的预测，即:

$$P(Y\mid X)=\sum _{Z}P(Y,Z\mid X)$$

常见的概率图模型有朴素贝叶斯、最大熵模型、贝叶斯网络、隐马尔可夫模 型、条件随机场、pLSA、LDA等。基于前面的问题解答，我们知道朴素贝叶斯、贝叶斯网络、pLSA、LDA等模型都是先对联合概率分布进行建模，然后再通过计算边缘分布得到对变量的预测，所以它们都属于生成式模型；

而最大熵模型是直 接对条件概率分布进行建模，因此属于判别式模型。隐马尔可夫模型和条件随机场模型是对序列数据进行建模的方法，其中隐马尔 可夫模型属于生成式模型，条件随机场属于判别式模型。

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