情感分析入门[2]-一些数学工具

2024-06-03 01:56:33

写一些看早期论文常常出现的数学工具

教程很多，珠玉在前，不多写，只做个备忘。

1. 朴素贝叶斯

伯努利型贝叶斯或者多项式型贝叶斯，SEEM5680text mining 学了。比较熟悉，不写了。主要就是考虑词的出现与否/出现次数，与该分类的相关程度；

2. 隐马尔可夫模型[HMM]

最早是在seq2seq了解到这个模型，今天再回顾一下。

ref:

https://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html

http://www.cnblogs.com/en-heng/p/6164145.html

首先讲一下最大熵模型（MaxEnt),保留所有（不自相矛盾的）可能信息来预测概率，计算量巨大，可用于机器翻译，句法标注等。

然后讲HMM，经典的骰子模型可以体现隐含状态链与可见状态链，转换概率，输出概率等概念，可用于已知一部分参数，求另一些。一般有三个问题：

1.概率计算

2.学习可见状态，使生成可见状态的概率最大

3.解码，已知可见状态与模型，求隐含状态链

3. MEMM最大熵马尔可夫

MEMM直接学习条件概率：给定前一状态和当前观测的情况下，输出当前状态的概率。

问题：标注偏置，有更多状态转移可能的状态比重会偏小

4.CRF

Conditional HMM，做了全局归一化，从了避免了local bias

Ref:https://www.cnblogs.com/en-heng/p/6214023.html

转载于:https://www.cnblogs.com/para10969/p/10054969.html

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