NLP：HMM、MEMM、CRF序列标注
前言
概率序列模型：它的工作是为序列中的每个单元分配一个标签或类，从而将一个观察序列映射到一个标签序列。给定一个单位序列(单词、字母、语素、句子，等等)，它计算可能的标签序列的概率分布，并选择最佳的标签序列。
本文都是以序列标注（如分词、词性标注、命名实体识别，从字符级别中文分词到词语级别命名实体识别）为例，即输入序列，希望输出同样长度的标签序列
，那么建模的就是概率分布
生成式模型：利用p(x,y)和贝叶斯规则计算p(y|x)
判别式模型：直接计算p(y|x)
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