在之前对序列模型中的HMM（隐马尔可夫模型）进行掌握以后，有必要对另外一个序列模型CRF进行掌握，因为这两个模型都是自然语言处理序列模型中的核心模型。在之前介绍的概率有向图模型，如HMM，即贝叶斯网络，相对应的概率无向图模型就称为马尔可夫网络或者马尔可夫随机场（MRF），本篇文章所介绍的CRF就是马尔可夫随机场的一种。

1．马尔可夫随机场

马尔可夫随机场也叫马尔可夫网络，同时也是一种无向图模型。在概率图模型的基础上，针对无向图模型，首先需要对无向图模型的基础概念进行一定程度上的掌握。

1．1． MRF相关概念

无向图模型MRF所特有的一些概念如下：

· 团：图中的节点子集，并且其中任意两个节点之间都有边连接；

· 极大团：为一个团，并且加入任何一个其他的节点都不能再形成团，例如下图中，该图中的团一共有｛1，2｝，｛1，3｝，｛2，3｝，｛2，4｝，｛3，4｝，｛3，5｝，｛3，6｝，｛1，3｝，｛1，2，3｝，｛2，3，4｝；其中极大团为｛1，2，3｝，｛2，3，4｝，｛3，5｝，｛3，6｝；

· 势函数（也称因子Factor）：定义在变量子集上的非负实函数，用于定义概率分布函数。在马尔可夫随机场中，多个变量之间的联合概率分布可以基于团分解为多个势函数的乘积，每个势函数仅仅与一个团相关。

· 特征函数：通常情况下都是一些实数值函数，它是用来刻画数据的一些可能成立的经验特性。例如下式就是一个特征函数：

1．2． Hammersley－Clifford定理

在对于势函数与团相关理论掌握的基础上，由此引申出随机场的基础定理，即Hammersley－Clifford定理。该定理的具体定义为：对于具有N个变量的马尔可夫随机场，已知变量为 ），这些变量中所有团所构成的集合为T，同时与团 对应的变量集合记作 ，则其对应的联合概率为：

上式中， 就是与团S所对应的势函数，其作用为对团 中的变量关系进行建模。 为规范化因子，其难以计算，在普遍情况下，无需计算出 的精确值。在针对于团 不是极大团的情况时，由于非极大团必定属于某个极大团的性质，所以还是可以用极大团进行计算来替代非极大团的联合概率，即：

上式中的 就是所有极大团的集合。Hammersley－Clifford定理是随机场的基础定理，其为马尔可夫随机场被表达为正概率分布的充分必要条件。针对于1．1中的示例图，其联合概率就为：

1．3． 分离集与马尔科夫性

在对各种马尔可夫性进行掌握前，首先需要理解分离集的概念。分离集的定义为：设A、B、C都是马尔可夫随机场中的节点集合，如果从集合A中的节点到集合C中的节点都必须要经过集合B中的节点，那么就可以称集合A和集合C被集合B给分离，其中集合B就为分离集。如下图所示：

有了分离集合的概念，对下面几种马尔可夫性的理解就相对简单了，马尔可夫性的定义为：当一个随机过程在给定当前状态及所有过去状态情况下，其未来状态的条件概率分布仅依赖于当前状态，即只要给定了当前状态，未来状态是与过去状态无关的，也是条件独立的，该随机过程也就具有了马尔可夫性。同理，在马尔可夫随机场中，马尔可夫性可解释为当前状态看作为无向图中的一个节点，过去状态就是与当前状态节点有边连接的其他节点。针对于马尔可夫性和下图，又有：

· 全局马尔可夫性：节点集合A，C是无向图中被节点集合B分开的任意结点集合，则在给定随机变量YB的条件下，随机变量YA和YC条件独立。如上图中节点1，2就与节点6，7条件独立。

· 局部马尔可夫性：设X是无向图中任意一个结点，T是与X有边相连的所有结点，无向图中其他剩余结点为S，则给定随机变量YT的条件下，随机变量YX和YS条件独立。如上图的节点2，与2连接的节点为1和5，即给定节点1和5的情况下，那么节点2就与剩下的节点3，4，6，7条件独立。

· 成对马尔可夫性：设无向图中V和C是任意两个没有边直接连接的结点，图中其他结点的集合记做S，则给定随机变量YS的条件下，随机变量YV和YC条件独立。如上图中2和6两个节点之间没有边直接连接，那么剩余其他节点为1，3，4，5，7，给定这些节点的情况下，节点2和节点6条件独立。

综上可知，这三种马尔可夫性相互之间是关联等价的，通过全局马尔可夫性可以得到局部马尔可夫性，通过局部马尔可夫性也可得到成对马尔可夫性，通过成对马尔科夫性又可以推出全局马尔可夫性。因此只要满足三种性质的一种的无向图就称为马尔可夫随机场（MRF）。

2．条件随机场——CRF

通过上述阐述，读者们可以对马尔可夫随机场，即马尔可夫无向图有了基本的掌握与理解。在此基础上，本文就引出条件随机场CRF。

2．1．CRF

由上述可知，CRF模型是无向图模型的一种，但是其与马尔可夫随机场（MRF）有所不同，主要区别在于MRF模型是生成模型，而CRF模型是判别式模型，其是对条件分布进行建模。两者之间也存在关联，即CRF是有条件的马尔可夫随机场，也就是在给定随机变量的条件下的马尔可夫随机场。

CRF的基本定义为：设X和Y是随机变量， 是给定X条件下Y的条件概率分布。若随机变量Y构成一个无向图的马尔可夫随机场，则称条件概率分布 为CRF。对应于马尔可夫性可理解为，如果随机变量Y构成一个无向图，且图中每一个变量Y，都满足马尔可夫性（至少满足全局马尔可夫性、局部马尔可夫性、成对马尔可夫性中一种），则称 为CRF。其中X为输入变量，即需要标注的观测序列，Y为输出变量，表示状态或标记序列。在自然语言处理领域中，普遍的输入变量X和输出变量Y具有相同图结构。

2．2．CRF线性链

在实际应用中，对于CRF的使用最多的情况是线性链CRF，线性链的结构如下所示：

一般地，当X和Y具有相同图结构时，线性链结构就变为如下所示：

在上图中，X就为观测序列，Y就为状态序列。同时在给定随机变量序列X的条件下，如果随机变量序列Y相对于序列X的条件概率分布P（YIX）构成条件随机场，那么可得随机变量Y也满足马尔可夫性。公式表达为：

即Y当前状态只与相连接的前后两个状态有关，而与其他状态相互独立，为线性连接的关系。此时称P（YIX）为条件随机场，相应的，X为输入或者观测序列，Y为输出或者状态序列。

2．3． CRF相关计算

当选定好势函数后，这里选取指数函数，通过引入特征函数，可以得到条件概率为：

其中，tk和 sk分别为特征函数，tk定义为边上的特征函数，也叫转移特征，它依赖于当前节点和前一个节点； sk定义为结点上的特征函数，也叫状态特征，只依赖于当前结点。一般情况下，tk和sk的取值为1或者0，即满足特征条件时为1，不满足则为0。λk和μk分别为tk和sk所对应的权值。Z（x）为规范化因子，来保证P（YIX）为概率分布。

对于上述公式的理解，通过一个简单例子可以更好地去掌握。例如设输入观测序列X X3为（X1，X2，X3）对应的状态序列Y为（Y1，Y2，Y3），其中Y1，Y2，Y3 的取值为1或者2。对于第一条连接边，设特征和权值为：

对应的特征函数为：

根据上式，同时给定相对应的权重 可写出：

由此可计算状态为 的非规范化条件概率为（不需要除以规范化因子Z） 。

3．CRF模型解决的三种问题类型

相较于之前的HMM模型，CRF模型同样需要解决三种问题，分别为概率计算问题、预测问题和学习问题。

· 概率计算问题：针对于概率计算问题，通常情况给定的已知信息是CRF模型的条件概率分布P（YIX）、观测序列X和状态序列Y，求解目标为某一条件概率以及相对应的数学期望。求解的方法基本就是前向后向计算方法。

· 预测问题：针对于预测问题，通常情况给定的已知信息是CRF模型的条件概率分布P（YIX）、观测序列X，求解目标为使得条件概率最大的状态序列Y，即求解观测序列所对应的状态。求解方法基本是函数计算。

· 学习问题：学习问题也叫模型训练求解参数问题，通过给定的数据集（观测序列和状态序列等）来求解CRF模型所需要的参数，通常用到的方法就是模型训练常用的尺度迭代方法（如梯度下降算法等）。

4．总结

相较于HMM模型，CRF模型计算的过程更为复杂，但是对于整体把握CRF模型的影响并不大，只需要在思路上明白CRF模型和HMM模型在实际应用中所需要解决的三种问题即可，针对于特定问题中给定的已知条件来实现求解目标。

在自然语言处理领域，对于概率统计模型的掌握其实也就是对于HMM模型和CRF模型的掌握。虽然，HMM和CRF模型流行于在自然语言处理领域使用深度学习技术之前，但是还是那句话，目前针对于自然语言处理领域深度学习技术的瓶颈问题，不妨换个思维，考虑下概率统计模型来处理，也许能取得不错的效果。

作者介绍

稀饭，51CTO社区编辑，曾任职某电商人工智能研发中心大数据技术部门，做推荐算法。目前攻读智能网络与大数据方向的研究生，主要擅长领域有推荐算法、NLP、CV，使用代码语言有Java、Python、Scala。

       原文标题 : 自然语言处理序列模型——CRF条件随机场