최대 엔트로피 마르코프 모형
Maximum-entropy Markov model
In statistics, a maximum-entropy Markov model (MEMM), or conditional Markov model (CMM), is a graphical model for sequence labeling that combines features of hidden Markov models (HMMs) and maximum entropy (MaxEnt) models. An MEMM is a discriminative model that extends a standard maximum entropy classifier by assuming that the unknown values to be learnt are connected in a Markov chain rather than being conditionally independent of each other. MEMMs find applications in natural language processing, specifically in part-of-speech tagging and information extraction.
최대 엔트로피 마르코프 모형(maximum-entropy Markov model, MEMM) 또는 조건부 마르코프 모형(conditional Markov model, CMM)은 (sequence labeling)을 위해 은닉 마르코프 모형과 의 특질들을 결합한 그래프 모형이다. 최대 엔트로피 마르코프 모형은 학습해야 하는 모르는 값들에 대해 조건부 상호 독립 대신 마르코프 연쇄를 따라 서로 연결되어 있다고 가정하여 표준적인 를 확장한 이다. 특히 형태소 분석 및 에서 사용한다.
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최대 엔트로피 마르코프 모형(maximum-entropy Markov model, MEMM) 또는 조건부 마르코프 모형(conditional Markov model, CMM)은 (sequence labeling)을 위해 은닉 마르코프 모형과 의 특질들을 결합한 그래프 모형이다. 최대 엔트로피 마르코프 모형은 학습해야 하는 모르는 값들에 대해 조건부 상호 독립 대신 마르코프 연쇄를 따라 서로 연결되어 있다고 가정하여 표준적인 를 확장한 이다. 특히 형태소 분석 및 에서 사용한다.
In statistics, a maximum-entropy Markov model (MEMM), or conditional Markov model (CMM), is a graphical model for sequence labeling that combines features of hidden Markov models (HMMs) and maximum entropy (MaxEnt) models. An MEMM is a discriminative model that extends a standard maximum entropy classifier by assuming that the unknown values to be learnt are connected in a Markov chain rather than being conditionally independent of each other. MEMMs find applications in natural language processing, specifically in part-of-speech tagging and information extraction.
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