针对最大熵模型和条件随机域模型的研究

随着基于统计技术的自然语言处理方法的兴起,怎样在语料规模有限的情况下,尽可能的提高系统的效果就显得十分重要。以下主要介绍两种基于统计方法:最大熵模型和条件随机域模型。最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型;条件随机域模型允许在观察序列上的任意的依赖关系,并且特征不需要一定是一个完整的状态或观察值,因此,可以期待用较少的训练数据来训练出模型。