2017-01-16 7 views

答えて

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Naive Bayesは、ドキュメントのラベルなど、1つの変数に関する予測を行う分類器の一種です。シーケンスタグ付けの問題では、一連の変数(各トークンに1つずつ)に関する予測を行っています。

各トークンを独自の独立した分類問題として扱うことでこれを行うことができます。または、隣接するトークンの決定に1つのトークンが影響を与えるかどうかを判断してシーケンス全体を予測します。

Naive Bayesのシーケンスは、隠れマルコフモデルです。同等の分類器/シーケンス - タグ付け子の対は、ロジスティック回帰および条件付きランダムフィールド(CRF)である。 Malletは他の多くのシステムと同様に、これらのすべてを実装しています。

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