下列哪个不属于 CRF 模型对于 HMM 和 MEMM 模型的优势

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  • A、特征灵活
  • B、速度快
  • C、可容纳较多上下文信息
  • D、全局最优
HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率。而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。CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下,计算整个标记序列的联合概率分布,而不是在给定当前状态条件下,定义下一个状态的状态分布。MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化。CRF模型中,统计了全局概率,在做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。 CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件,因而可以容纳任意的上下文信息,特征设计灵活。CRF需要训练的参数更多,与MEMM和HMM相比,它存在训练代价大、复杂度高的缺点
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