新闻报道中观点能够影响读者的感受，针对目前新闻报道中观点提取缺失的现状。本文提出一种条件随机场（CRF）和深度学习相结合的模型，通过集成深度学习的BiLSTM方法和改进型CRF方法，实现对新闻文章的观点持有者、评价对象和观点极性3种实体信息的提取。试验表明:相较于CRF算法，准确率、召回率和F1值平均提高12.29%、10.00%和11.07%。

条件随机场原理.pdf

给定一个 d 维点列表——通常但不一定代表网格——和相关信息，函数 randomfield.m 返回相应随机过程的实现。 这些字段可以以已知数据值为条件。 相关信息可以是： - 三个参数化模型之一， - 一个给定的相关矩阵，其维度对应于网格点的数量， - 未知过程的“快照”矩阵。 该函数还可以返回一个带有 Karhunen-Loeve 基的结构体，用于进一步的字段生成和过滤。 有关更多详细信息，请参阅帮助中描述的选项。 当为要插值的场实现提供数据时，返回的平均值是普通克里金近似值。 如果您有并行计算工具箱和多个内核，这会更快。 版权所有 Paul G. Constantine 和 Qiqi Wang。

有向图模型的联合概率分解 每个节点的条件概率分布表示为： P(当前节点|它的父节点) 联合分布：

定义了不同的协方差核来说明用于一维随机场表示的三种级数扩展方法：(i) '扩展最优线性估计器 (EOLE)'，(ii) 正交级数扩展 (OSE)'，以及 (iii) 'Karhunen -Loève (KL)' 方法。 使用离散，Nyström和Galerkin方法计算KL特征值问题的解。 主要参考文献有：Sudret 和 Der Kiureghian 的“随机有限元方法和可靠性”，以及 Ghanem 和 Spanos 的“随机有限元：一种谱方法”。 为了更好地理解代码，编写了一些对方程的引用和有用的注释。 这些程序估计协方差核的相应特征值和特征向量，并绘制几个随机场实现以及协方差近似。 任何建议、更正和/或改进都被接受:-)

2维条件随机场

深入理解条件随机场：包含其原理、应用及举例。CRF 就像一个反向的隐马尔可夫模型(HMM)，两者都是用了马尔科夫链作为隐含变量的概率转移模型，只不过 HMM 使用隐含变量生成可观测状态，其生成概率有标注集统计得到，是一个生成模型；而 CRF 反过来通过可观测状态判别隐含变量，其概率亦通过标注集统计得来，是一个判别模型。由于两者模型主干相同，其能够应用的领域往往是重叠的，但在命名实体、句法分析等领域 CRF 更胜一筹。

基于隐马尔可夫随机场和期望最大化的图像分割方法，属于统计机器学习范畴，分割效果较好。

深入讲解条件随机场.

马尔可夫随机场方法是图像分割中一个极为活跃的研究方向。本文介绍了基于马尔可夫随机场模型的 一般理论与图像的关系，给出它在图像分割中的通用框架：包括空域和小波域图像模型的建立、最优准则的选取、 标号数的确定、图像模型参数的估计和图像分割的实现，评述了其在图像分割中的应用，展望其发展的方向。