• 通用报告格式#是专门开发的,作为一个开放源。网版本的条件随机场,机械学习的算法为学习的一个标记序列的例子。

    通用报告格式#广泛应用于自然语言的过程中(自由党)的任务,例如:断字,postagging,命名的实体的承认等等。

    通用报告格式#'s主要的算法是相同的通用报告格式++的。 事实上,它不仅港口的通用报告格式++'s主要的算法从C++C#但是也进行了优化存储器的使用来解决通用报告格式++存滥用问题期间编码。

    目前,当培训料库,与通用报告格式++中,通用报告格式#只使用非常低的存储器,并存储器的增长是非常平稳和缓慢的,而该数额的培训料库和标签增加。

  • सीआरएफ# गया था विशेष रूप से के रूप में विकसित एक खुला स्रोत है । शुद्ध संस्करण की सशर्त यादृच्छिक क्षेत्रों, एक मशीन सीखने कलन विधि से सीखने के लिए एक लेबल दृश्यों के उदाहरण हैं ।

    सीआरएफ# व्यापक रूप से इस्तेमाल प्राकृतिक भाषा में प्रक्रिया (एनएलपी) के कार्यों, उदाहरण के लिए: वर्ड ब्रेकर, postagging, नाम इकाई मान्यता प्राप्त है और इतने पर ।

    सीआरएफ#'एस मुख्य रूप से कलन विधि के रूप में ही है सीआरएफ++. वास्तव में, यह न केवल बंदरगाहों सीआरएफ++'s मुख्य एल्गोरिथ्म से C++ सी# करने के लिए, लेकिन यह भी अनुकूलित स्मृति के उपयोग को ठीक करने के लिए सीआरएफ++ स्मृति के दुरुपयोग की समस्या के दौरान एन्कोडिंग.

    वर्तमान में, जब प्रशिक्षण कोष के साथ तुलना में, सीआरएफ++, सीआरएफ# केवल का उपयोग करता है बहुत कम स्मृति और स्मृति के विकास के बहुत चिकनी और धीमी गति से, जबकि प्रशिक्षण की राशि कोष और टैग वृद्धि हुई है ।

  • CRF# was specially developed as an Open Source .NET version of Conditional Random Fields, a machine learning algorithm for learning from a labeled sequences of examples.

    CRF# is widely used in Natural Language Process (NLP) tasks, for example: word breaker, postagging, named entity recognized and so on.

    CRF#'s mainly algorithm is the same as CRF++. In fact, it not only ports CRF++'s main algorithm from C++ to C#, but also optimized memory usage to fix CRF++ memory abuse problem during encoding.

    Currently, when training corpus, compared with CRF++, CRF# only uses very low memory, and memory growth is very smooth and slow while the amount of training corpus and tags increase.