CRF模型 是nlp领域的经典模型，也是公认的不好学习的模型（相比其他机器学习模型）
，我记得作为小蓝书《统计机器学习》的最后一章，当年看得那叫一个晦涩难懂呢2333333，反正看了一两遍是看不太懂，
网上博客中 照抄小蓝书《统计机器学习》的最后一章的尤为多，也不能说不对，只是对我这种 小白，还是希望能有掰开算法细节和公式细节，甚至源代码细节来看的文章。
网上关于CRF模型的各种文章，我觉得问题在于没有 打通 CRF模型的任督二脉，
其中我认为CRF模型之所以被公认为是不好学习的模型，原因就在于相比其他机器学习模型，CRF模型中的特征的处理方式有较大的不同，CRF模型中有特征模板，特征函数，这些都是其他机器学习模型中少有的概念。所以，只要弄清楚 CRF模型中的特征模板，特征函数，特征值 这一条线上的关系，CRF模型就没有什么晦涩难懂的了。其后的 前向概率-后向概率算法以及维特比预测算法都是通用的算法，不算晦涩难懂。
关于CRF模型中的特征模板，特征函数，特征值，我画了一个下面的图。
一般机器学习模型 的特征 表现方式都比较直观，（虽然构造渠道，方式需要经验和技巧），但CRF模型中由于特征模板的存在，特征 表现方式就不再那么直观了，但不管怎么，由上图可以看到，如果不看中间的第二步（即第二步是透明的），我们能看到，只要 给定语料和特征模板 ， 对应的特征值其实就 已经确定下来了，代码要做的事就是按特征函数来统计算出对应的特征值。
搞清楚CRF模型中 最难懂的概念之后，我们再来看一些公式，我相信感受会更好。
下面输markdown 也是累死老子了。
还是先从特征函数的表达式开始，然后再看似然函数或者损失函数的式子，最后再看 对参数求导的过程。
参考 两个我觉得不错的讲解CRF模型的原创博客
条件随机场(Conditional Random Field)简介
/aws3217150/article/details/68935789
CRF++源码解读
/aws3217150/article/details/69212445
特征模版
CRF++训练的时候，要求我们提供特征模版，特征模版像下面这样，先来看如下图片：
“%x[row, column]” 代表获得当前指向位置向上或向下偏移|row|行，并指向第column列的值,绝大多数情况下，我们的训练语料都是（字/词，label）,且90%的例子中我们看到的特征模版中的column都是=0的，这意味着column=0，我们只把字/词当作特征。
比如上图中，当前指向位置为 “the DT B-NP”，那么”%x[0,0]”代表获得当前指向偏移0行，第0列的值，也就是”the”，这条模板构成的特征含义是“当前位置的词是“the”且label=xx”是否为真(xx可以是L中label中的任一个)。
而”%x[0,1]”代表获得当前指向偏移0行，第1列的值，也就是”DT”。这条模板构成的特征含义是“当前位置的词性是“DT”且label=xx”是否为真(xx可以是L中label中的任一个)。
”%x[-2,1]”则代表获得当前指向向上偏移2行，第1列的值，也就是”PRP”，这条模板构成的特征含义是“前前位置的词性是“PRP”且label=xx”是否为真(xx可以是L中label中的任一个)。
这就是特征最完整的意思，
之前对一个问题迷茫过，就是
”%x[0,0]”和”%x[-1,0]”遇到“the"是否产生了重复的特征。
后面想明白了，解开了这个困惑。
因为”%x[0,0]”遇到“the"，产生的特征函数，举一个label=b为例来说就是，
产生了f1=“当前位置的词是“the”且当前位置label是b"是否为真。
而”%x[-1,0]”遇到“the”，产生的特征函数，举一个label=b为例来说就是，
产生了f2="前一个位置的词是“the”且当前位置label是b"是否为真。
显然不一样，f2在每个位置上都会去检查前一个位置是否为“the”。
看明白了这个，就能准确的知道Unigram模版产生多少个特征函数了。
对每一条Unigram模版的规则而言，它能扫描到M个不同的取值。（一般也就是M个不同的字/词），M个不同的取值中的每一中对当前位置的label(L种)都要考虑，也就要再乘以L.
如果有N条Unigram模版的规则，那么需要再乘以N,为什么因为每一条Unigram模版的规则，参考的位置都不同，正如前面写的，”%x[0,0]”参考当前位置的取值，”%x[-1,0]”参考前一位置的取值，”%x[-2,0]”参考前前位置的取值。
所以N条Unigram模版的规则能产生N∗M∗LN*M*LN∗M∗L种特征函数。
再看Bigram模版。
绝大多少例子中的Bigram模版就写了一个B就完事了。
那么写一个B代表什么意思，没有具体写出Bigram模版的规则，会不会是没有用Bigram模版产生特征函数？如果确实产生了特征函数，那么长什么样子，能否像Unigram模版的规则知道每一个特征的具体含义呢？
答案一一解开：
1，写一个B不代表没有Bigram模版的规则，而是这里的B是一个简要记法。还原的话应该是”B01:%x[0,0]”，Bigram模版的B二元的意思是，当前标签取值和上一次标签取值，（一元的意思是只考虑当前位置的标签，就一个。二元的意思是不仅考虑当前位置的标签还考虑前一个位置的标签，所以是两个，原来你是这样的二，笑哭，是不是和开始想象的二不太一样了，哈哈）。
所以假设一条Bigram模版的规则而言，假设它能扫描到M个不同的取值。（一般也就是M个不同的字/词），M个不同的取值中的每一取值对当前位置label和前一个位置的label 这两个位置的label有(L∗LL*LL∗L种组合)。
所以1条Bigram模版1条Bigram模版1条Bigram模版的规则能产生M∗L∗LM*L*LM∗L∗L种特征函数。
另外再补充一点，为什么写一个B也应该有Bigram特征函数的产生。
那是因为Bigram特征函数本质上就是转移特征，Bigram特征函数对应的权重就是转移特征矩阵中的值。
对应着，Unigram特征函数本质上就是发射特征（或者说状态特征），Unigram特征函数对应的权重就是发射特征矩阵中的值。
小蓝书 《统计机器学习》的最后一章 对特征函数的数学表示是，如下：
条件随机场CRF中的同一特征 会在各个位置上都有定义，可以会对同一特征在各个位置上求和，得到特征函数对应的全局特征值。
特征函数包含两类，
一类是由B开头的模板决定的 定义在边上的特征函数，一般看成是 转移特征，对应有转移特征值，依赖当前位置和上一个位置
另一类是由U开头的模板决定的 定义在节点上的特征函数，一般看成是 转态特征，对应有转态特征值，只依赖当前位置的观测取值（crf++的Unigram特征模版产生的特征函数把“只依赖当前位置”这一条扩展了，变成了依赖当前位置的观测取值，依赖前一位置的观测取值，依赖前前一位置的观测取值）
小蓝书 《统计机器学习》也直白的说了， 条件随机场CRF完全由 转移特征函数值 tkt_ktk、 状态特征函数值sls_lsl 和对应的 权重 λk,μl\lambda_k,\mu_lλk,μl确定。
看到这里估计对下标 k和l有点疑问了，放后面。
小蓝书 《统计机器学习》提到，首先将转移特征函数和状态特征函数 及其权重用同一的符号表示，设有K1K_1K1个转移特征(L∗L∗NL*L*NL∗L∗N) , K2K_2K2个转态特征(L∗NL*NL∗N)，K=K1+K2K=K_1+K_2K=K1+K2,可把特征函数统一记为：
fk(yi−1,yi,x,i)={tk(yi−1,yi,x,i)k=1,2,...,K1sl(yi,x,i)k=K1+l,l=1,2,...,K2f_k(y_{i-1},y_{i},x,i)=\left\{ \begin{array}{rcl} t_k(y_{i-1},y_{i},x,i) & & {k=1,2,...,K_1} \\ s_l(y_{i},x,i) & & { k=K_1+l, l=1,2,...,K_2}\\ \end{array} \right. fk(yi−1,yi,x,i)={tk(yi−1,yi,x,i)sl(yi,x,i)k=1,2,...,K1k=K1+l,l=1,2,...,K2
状态特征函数需要在 各个位置上求和 ，得到对应特征值，
转移特征也是如此，得到对应的特征值，记作：
fk(y,x,i)=∑i=1nfk(yi−1,yi,x,i),k=1,2,...,Kf_k(y,x,i) = \sum_{i=1}^{n} f_k(y_{i-1},y_{i},x,i) ,k=1,2,...,Kfk(y,x,i)=∑i=1nfk(yi−1,yi,x,i),k=1,2,...,K
并且各特征的权重值是一一对应的：
wk={λkk=1,2,...,K1μlk=K1+l,l=1,2,...,K2w_k=\left\{ \begin{array}{rcl} \lambda_{k} & & {k=1,2,...,K_1} \\ \mu_{l} & & { k=K_1+l, l=1,2,...,K_2}\\ \end{array} \right. wk={λkμlk=1,2,...,K1k=K1+l,l=1,2,...,K2
看了上面之后，我们再看
/aws3217150/article/details/69212445
博客中，提到的Lafferty的原始论文中的表示方法：
原始论文的阐述形式是CRF是一种概率图模型，而一幅图可以由它的边和节点来表达，也就是
G=(V,E)
其中，V是节点集合，E是边集合，对于链式CRF，模型对于输入序列和输出序列可以建立如下的概率模型：
p(y⃗∣x⃗)=exp(∑e∈E∑kwkϕk(e=(yi−1,yi),x⃗)+∑v∈V∑twtϕt(v=yi,x⃗))Zp(\vec{y}|\vec{x})=\dfrac{exp( \sum_{e \in E}\sum_{k} w_k \phi_k (e=(y_{i-1},y_{i}), \vec{x}) +\sum_{v \in V}\sum_{t} w_t \phi_t (v=y_{i}, \vec{x})) }{Z}p(y∣x)=Zexp(∑e∈E∑kwkϕk(e=(yi−1,yi),x)+∑v∈V∑twtϕt(v=yi,x))
这种形式和我们常见的另一种形式其实又很大区别，另一种形式是：
p(y⃗∣x⃗)=exp(∑i∑kwkϕk(yi−1,yi,x⃗))∑y′∈Yexp(∑i∑kwkϕk(yi−1′,yi′,x⃗))p(\vec{y}|\vec{x})=\dfrac{exp( \sum_{i}\sum_{k} w_k \phi_k (y_{i-1},y_{i}, \vec{x}) ) }{\sum_{y^{'} \in Y} exp( \sum_{i}\sum_{k} w_k \phi_k (y_{i-1}^{'},y_{i}^{'}, \vec{x}) ) }p(y∣x)=∑y′∈Yexp(∑i∑kwkϕk(yi−1′,yi′,x))exp(∑i∑kwkϕk(yi−1,yi,x))
下面的这种形式是没有将边和节点区分开来，看上去只是写了边的特征函数，因为从某种程度上看，边包含的信息其实已经涵盖了节点所拥有的所有信息，将这两者统一起来只是有利于我们数学公式表达的方便性，另一方面，将边和节点进行单独讨论，从理论上可能有一点冗余， 但从实际效果来讲以及实际源码编写中看，都是边和节点区分开来写源码的，节点信息可以充当一种backoff，起到一定的平滑效果(Smoothing)。
下面我们就看 CRF的似然函数或者损失函数的式子：
L=−∑iNlogp(y⃗i∣x⃗i)L=- \sum_{i}^{N} log p(\vec y^{i} |\vec x^{i})L=−∑iNlogp(yi∣xi)
其实我看到这个式子，总觉得和以前看到的机器学习的损失函数式子不一样，就在于这个∑iN\sum_{i}^{N}∑iN, 按之前看到的，应该不需要这个∑iN\sum_{i}^{N}∑iN，直接用L=−logp(y⃗i∣x⃗i)L=- log p(\vec y^{i} |\vec x^{i})L=−logp(yi∣xi)就行了好像。
N应该不是句子的个数，而是语料中按词或者子拆分后的行数才对。
在直接看对损失函数的求导推导之前，应该再回一下，CRF的模型的损失函数的由来，并由此带出CRF模型中的前向后向算法。
MEMM(Maximum Entropy Markov Model)最大熵马尔科夫模型，解决标注问题的假设，也是认为状态的转移仅仅依赖于上一状态(这里我将标注标签称为一种状态)
这其实和crf很像， crf 大致一看其实也是这样，crf本来就是基于这个改进的，后面再说
上述MEMM虽然可以很优雅地解决标注问题，但存在标注偏好的问题，就是说模型在为输入序列x 打标签的时候，存在偏袒心里，会倾向于选择某些标签，
如果 s1只有两种转移状态：s1,s2，而s2有5种转移状态:s1,s2,s3,s4,s5
因为s1的转移状态很少，所以不管实际训练观测值有多少，由于每一步的状态转移概率都要归一化，所以s1的转移概率都会被放大，而s2由于转移状态多，因此每一步转移概率归一化的时候都被平均分摊了。因此在计算最优序列的时候，MEMM会偏袒那些状态转移少的标签，而忽略了实际观察值，
为了说明该现象，我们可以参考原始论文的识别 rob和rib例子，可参考/aws3217150/article/details/68935789
MEMM产生Label Bias的根源是什么，
这是因为MEMM的状态转移概率的计算方式，为了获得转移概率，它每一步的状态转移都会进行归一化，从而导致问题的产生。
CRF认清了问题的根源，只要不要在每一步状态转移进行归一化，而在全局进行归一化就能一下子化解了MEMM产生的Label Bias标注偏好这个大问题。
p(s⃗∣x⃗)=∏i=0np(si∣si−1,x1,x2,...,xn)=∏i=0nexp(w⃗Tf(si,si−1,x⃗))∑s′∈Sexp(w⃗Tf(s⃗′,si−1,x⃗))p(\vec s| \vec x)=\prod_{i=0}^n p(s_i|s_{i-1},x_1,x_2,...,x_n)=\prod_{i=0}^n \dfrac{exp(\vec w^{T} f(s_i,s_{i-1},\vec x))}{ \sum_{s^{'} \in S} exp(\vec w^{T} f(\vec s^{'},s_{i-1},\vec x))}p(s∣x)=∏i=0np(si∣si−1,x1,x2,...,xn)=∏i=0n∑s′∈Sexp(wTf(s′,si−1,x))exp(wTf(si,si−1,x))
p(s⃗∣x⃗)=exp(w⃗TΦ(s⃗,x⃗))∑s′∈Snexp(w⃗TΦ(s⃗′,x⃗))p(\vec s| \vec x)=\dfrac{exp(\vec w^{T} \Phi(\vec s,\vec x))}{ \sum_{s^{'} \in S^{n}} exp(\vec w^{T} \Phi(\vec s^{'},\vec x))}p(s∣x)=∑s′∈Snexp(wTΦ(s′,x))exp(wTΦ(s,x))
第一个是MEMM 对条件概率做的表达式，
第二个是CRF 对条件概率做的表达式，
分母中的 s′∈S,s′∈Sns^{'} \in S , s^{'} \in S^{n}s′∈S,s′∈Sn 一点点不同，表示的含义就千差万别了，前者只是局部的，后者是全局的。
CRF相对于MEMM做了几个改动，首先在特征函数上面做了变动：
Φ(s⃗,x⃗)→Rd\Phi(\vec s,\vec x) \rightarrow R^{d}Φ(s,x)→Rd
第一个是它将输入序列x⃗\vec xx和输出标注s⃗\vec ss映射为一个d维实数向量(这个d其实就是特征函数的个数，联系前面讲到的特征函数的内容，L∗N,L∗L∗NL*N,L*L*NL∗N,L∗L∗N)，而MEMM的特征函数拥有的信息只是输入序列x⃗\vec xx和当前状态以及上一个状态，也就是说CRF的特征函数掌握信息量更多，从而表达能力更强。
第二个的改进是它不再针对每一次状态转移进行归一化，而是在全局进行归一化，这样完美解决Label Bias问题。
有得必有失，注意到全局进行归一化就意味着 模型的分母需要罗列所有的状态序列，对于序列长度为n的输入序列，状态序列的个数为∣S∣n|S|^{n}∣S∣n，对于这种指数增长问题，在实际应用中一般都是intractable的，只能付诸于近似求解，比如我们之前提过的Variational Bayes或者Gibbs Sampling等等。不过有一种特殊结构的CRF，精确快速求解的方式是存在的(前向后向算法帮助我们)，因此在早期得以广泛应用。
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