阐述CRF原理？

首先X,Y是随机变量，P(Y/X)是给定X条件下Y的条件概率分布
如果Y满足马尔可夫满足马尔科夫性，及不相邻则条件独立
则条件概率分布P(Y|X)为条件随机场CRF

线性链条件随机场的公式是？

CRF与HMM区别?

CRF是判别模型求的是p(Y/X),HMM是生成模型求的是P(X,Y)
CRF是无向图，HMM是有向图
CRF全局最优输出节点的条件概率，HMM对转移概率和表现概率直接建模，统计共现概率

Bert+crf中的各部分作用详解？

Bert把中文文本进行了embedding，得到每个字的表征向量
dense操作得到了每个文本文本对应的未归一化的tag概率
CRF在选择每个词的tag的过程其实就是一个最优Tag路径的选择过程
- CRF层能从训练数据中获得约束性的规则
  - 比如开始都是以xxx-B，中间都是以xxx-I，结尾都是以xxx-E
  - 比如在只有label1-I，label2-I..的情况下，不会出现label1-B