CRF相关知识总结

1. 序列标注和分类问题对比

我们知道序列标注问题有时候也被当做一个分类问题去对待，那么为什么传统分类算法较少用于序列标注的任务比如NER。核心的问题是，序列标注不仅考虑当前token的分类情况，也考虑前面token的分类预测情况，从而给该序列（一个整体）预测出一个label；或者这样理解，你想预测当前token的label，就必须知道前一个token label，依次往前，从而把整个序列放在一起考虑得到最终的label，而分类则是根据当前的特征或者context决定当前类别。

2. CRF++ 特征模板说明

3. tensorflow crf

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