Matlab 一维随机场实现 OSE/EOLE/KL

近年来，文本的情感分析一直都是自然语言处理领域所研究的热点问题；微博作为一种短文本，用词精炼而简洁，富含观点、倾向和态度。因此，识别微博的情感倾向具有重要的现实意义。提出一种基于SVM和CRF的情感分析方法，使用多种文本特征，包括词、词性、情感词、否定词、程度副词和特殊符号等，并选用不同的特征组合，通过多组实验使情感分析效果最优。实验显示，选用词性、情感词和否定词的特征组合时，SVM模型的正确率达到88.72%，选用情感词、否定词、程度副词和特殊符号的特征组合时，CRF模型的正确率达到9044%。

CRF++工具包（Linux&Windows版本）0.53版

数字图像处理可以分为确定性的分析方法和统计的方法。如果我们要采用统计的方法分析处理图像，就要对图像建立相应的数学模型。马尔可夫随机场(MRF)是以其局部特性为特征的，而图像中的各个点不是相互独立的，相邻的点也会相互影响，我们可以将这种特性作为先验知识，这种先验知识可以利用MRF进行描述。所以我们选择MRF模型。

马尔科夫随机场一般是离散的。当然也有连续的马尔可夫随机场，如果假设这个马尔可夫随机场定义在一个域U上面而且任意x∈U，Y(x)都是服从高斯分布的，而且两点间的covariance function K(x,y)=G(x,y)，where G是对应U的格林函数，那么这个随机场既是马尔可夫随机场，也是高斯随机场。

不考虑多个场变量的相关性，相关系数采用高斯自相关系数

计算随机场的KL展开方法，利用OSE方法计算，

利用谱表现方法，对地震动随机场进行模拟。其中相干函数采用经典H-V模型。

一个可以实现高斯型随机场离散的一维程序例子

matlab说话代码玛宝 基于边际的条件随机场参数学习。 概述 此实现大致与本文中描述的算法相对应： Justin Domke，《 IEEE模式分析交易》，2013年。 入门 确保您具有支持C ++ 11的编译器。 已知可以使用最新版本的g ++和clang ++。 如果需要并行处理，请安装openMPI和/或验证编译器是否支持openMP。 （可选；请参见下文） 下载。 转到主代码目录，然后以两种方式编辑make.sh脚本。 将compiler变量更改为适合您的系统的变量。 将mpi_compiler变量设置为系统的一个（默认情况下通常为OK）。 运行make.sh脚本。 这将编译libLBFGS并将其安装到本地目录，然后构建infer_MRF ， infer_CRF ， learn_CRF和（如果已安装MPI的话） learn_CRF_mpi可执行文件。 仔细阅读其中的一些内容，以了解您的工作状况。 阅读 。 请注意，Marbl已在Mac OS和Linux下进行了编译，但尚未在Windows下进行过测试。 如果您能够在Windows下进行编译，请发送有关如何进行编译的任何信息。 要