标记偏置英文解释翻译、标记偏置的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 marking bias

分词翻译：

标记的英语翻译：

mark; sign; symbol; badge; earmark; tag
【计】 badge; benchmarking; F; L; labelling; marker; sentinel; tag; tagging
【化】 code; mark; marks; stamping; tag; tagging
【医】 labelling; Sig.; signa; signature; symbol
【经】 mark; marking

偏置的英语翻译：

【计】 biasing
【化】 offset

专业解析

在汉英词典视角下，"标记偏置"（Label Bias）指序列标注模型中因局部归一化约束导致的预测偏差现象。具体表现为模型倾向于选择转移概率较高的标签路径，而忽略全局最优路径，常见于条件随机场（CRF）与隐马尔可夫模型（HMM）等概率图模型。以下是详细解析：

一、核心概念与机制

局部归一化限制
模型在每个时间步独立进行标签概率归一化（如softmax层），导致后续标签选择受前序标签转移概率的支配。例如在词性标注中，动词后接名词的概率可能被高估，而忽略形容词接名词的合理路径。
与全局归一化的对比
全局模型（如线性链CRF）通过整体序列的概率归一化缓解该问题，但计算复杂度较高。标记偏置的本质是局部决策与全局最优解之间的冲突。

二、典型场景与影响

命名实体识别（NER）：模型可能因"B-PER"（人名起始）到"I-PER"（人名中间）的高转移概率，错误忽略"B-LOC"（地点起始）标签。
机器翻译：束搜索（Beam Search）中局部最优选择可能导致译文偏离语义完整性。

三、解决方案

采用全局概率模型
如使用CRF替代HMM，通过联合概率优化路径选择（Lafferty et al., 2001）。

引入注意力机制
在神经网络中通过注意力权重动态调整标签依赖关系（Vaswani et al., 2017）。

四、学术定义参考

标记偏置（Label Bias）：
名词，计算语言学中描述序列标注模型因局部决策约束而产生的路径选择偏差。英文术语："Label Bias Problem"，首次由Collins (2002) 在判别式模型分析中形式化定义。

权威参考文献

Lafferty, J., McCallum, A., Pereira, F. (2001). Conditional Random Fields. Proceedings of ICML.
Collins, M. (2002). Discriminative Training Methods for Hidden Markov Models. ACL.
Sutton, C., McCallum, A. (2012). An Introduction to Conditional Random Fields. Foundations and Trends in ML.
Huang, Z., Xu, W., Yu, K. (2015). Bidirectional LSTM-CRF Models for Sequence Tagging. arXiv:1508.01991.
Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. NIPS.

网络扩展解释

“标记偏置”（Label Bias Problem）是机器学习领域中的一个术语，特指在序列标注模型（如MEMM）中，因局部归一化导致的状态转移概率分布失衡问题。以下是详细解释：

定义与背景
标记偏置问题主要出现在最大熵马尔可夫模型（MEMM）中。这类模型对每个状态的转移概率进行局部归一化，导致模型倾向于选择转移路径较少的状态，而非根据实际观测值合理分配概率。
产生原因
- 局部归一化：MEMM对每个时间步的状态转移单独归一化，而非全局归一化。这会导致某些状态因转移选项少而获得更高概率，即使实际观测更支持其他路径。
- 分支数影响：若某状态仅有少量转移分支，其每个分支的概率会被“放大”，而多分支状态的概率则被稀释，造成不公平的转移偏好。
具体表现示例
假设状态1可转移到状态1或2，状态2只能停留在自身。即使观测数据更支持状态1→2→1→2的路径，模型可能因状态2的高自转移概率而错误选择路径1→1→1→1。
解决方法
条件随机场（CRF）通过全局归一化代替局部归一化，在整体序列层面计算概率，从而消除标记偏置问题，使模型更合理地分配转移概率。

标记偏置是序列模型中因局部概率分配导致的预测偏差，CRF通过全局优化解决了这一问题。