我目前正在从事“命名实体识别”任务。我正在使用条件随机场算法对标记的实体进行分类。我想知道这种算法是否像BERT一样是双向的？
该算法为每个单词提供的功能包括上一个单词和下一个单词，所以我想是这样。这是否也意味着CRF在整个句子中都可以预测？还是每个字？
谢谢您对这个问题的指导！
最佳答案
没有。
例如，线性链条件随机字段如下所示：
如您所见，要预测Y4，可以使用观察特征phi_4'（Y4，X4）和过渡特征phi_3（Y3，Y4）。这是因为基于马尔可夫假设，因此遵循CRF，即Y3的预测已经取决于Y3和Y2，因此，仅从Y3估算Y'4的转移概率。
但是，您始终可以按相反的顺序提供观察特征序列的输入，以获得相反的转移概率。