唯一与马尔可夫网络不同的是,这里每个factor中的Di可以是多元的.
最后我还要介绍一种非常常用的马尔可夫网络变形:条件随机场(CRF).
如果用贝叶斯网络或者朴素贝叶斯构建这些"小图",就需要把每个"小图"的所有特征都考虑进去,这在最终求联合概率时将会非常复杂.而条件随机场解决了这个问题,我们不需要费力考虑每个小块之间的关系.
我们可以先找出所有动词的在这篇文章的分布 , 然后,找出所有专业名词在文章中的分布, 接着找出所有陈述句在文章中的分布(我们知道科技文章程序句非常多).最后把这些分布结合在一起看,是不是很容易判读这篇文章是不是科技文章?
这里就是我们这一讲马尔可夫网络 (Markov Networks)的