条件付きランダム フィールドを使用するために Mallet を使用しています。私の理解では、CRFにはノードの接続方法に応じていくつかの種類のマルコフ順序があります。図では、上から 3 四半期の注文、1 番目の注文、2 番目の注文です。
概念の確認:「マルコフ次数」、「接続性」、「遷移」という用語は、すべて同じ概念を指しているように見えるため、基本的に混乱しています。ノードを接続するエッジがあれば、ノードを別のノードに移行できると思います。これですか、それとも何か不足していますか?
注文パラメータMallet では、使用したいマルコフ次数のパラメータを設定できます。1、2、0.75 かかると思っていましたが、代わりに 2 つのパラメータが必要で、「メインとバックオフの順序」として説明されています。 . これは何を意味するのでしょうか？
私のタスクは順次タグ付けに似ているため、CRF を使用しようとしました。私が行っている分類タスクは、前のノードの分類結果と非常に相関しています。このタスクに SVM を使用したとき、「前のノード ラベル」機能を含めて 2 段階の学習を行いました。最初に「前のノード ラベル」の真理データを使用して SVM をトレーニングし、次にその予測結果を使用して別のモデルをトレーニングしました。最初の分類子。しかし、CRF で、前のノードのラベルを含む 2 次を使用する場合、このような学習やこの機能の使用は不要でしょうか? これを明確に説明していることを願っています。