Machine learning 命名实体识别任务中的条件随机场是双向的吗？

我目前正在进行命名实体识别任务。我正在使用条件随机场算法对我的标记实体进行分类。我想知道这个算法是否像伯特一样是双向的

该算法对每个单词的特征包括上一个单词和下一个单词，所以我猜情况就是这样。这是否也意味着CRF在预测整个句子？还是每一个字

谢谢你在这个问题上的任何线索

没有

例如，线性链条件随机场如下所示：

如您所见，为了预测Y4，您使用观测特征phi_4'（Y4，X4）和过渡特征phi_3（Y3，Y4）。这是因为CRF遵循马尔可夫假设，即Y3的预测已经依赖于Y3和Y2，因此，Y'4转移概率仅从Y3估计

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但是，您可以始终以相反的顺序提供观测特征序列的输入，以获得反向转移概率。

非常感谢。我不明白的是，为什么我们在功能中提供上一个单词和下一个单词的信息？这是因为算法也像你说的那样按相反的顺序进行预测吗？通常，CRF用于序列标记，即使用单个特征和过渡特征对序列的联合预测建模。这对于某些NLP任务（如NER）非常有用，在NER任务中，您希望使用相同的标签来标记特定的单词序列，而不是单个单词，例如生物标记，这就是为什么输入按从左到右的顺序给出。但是，CRF中的功能可以任意调用，在功能函数中，您可以以任何方式（包括反向）处理输入并返回聚合输出。