NLP之贝叶斯网络_nlp 文献 综述 贝叶斯概率模型

贝叶斯网络

贝叶斯网络又称为信度网络或信念网络（belief networks），是一种基于概率推理的数学模型，其理论基础是贝叶斯公式。贝叶斯网络的概念最初是由Judea Pearl于1985年提出来的，其目的是通过概率推理处理不确定性和不完整性问题。

形式上，一个贝叶斯网络就是一个有向无环图（directed acyclic graph, DAG），结点表示随机变量，可以是可观测量、隐含变量、未知参量或假设等；结点之间的有向边表示条件依存关系，箭头指向的结点依存于箭头发出的结点（父结点）。两个结点没有连接关系表示两个随机变量能够在某些特定情况下条件独立，而两个结点有连接关系表示两个随机变量在任何条件下都不存在条件独立。条件独立是贝叶斯网络所依赖的一个核心概念。每一个结点都与一个概率函数相关，概率函数的输入是该结点的父结点所表示的随机变量的一组特定值，输出为当前结点表示的随机变量的概率值。概率函数值的大小实际上表达的是结点之间依存关系的强度。假设父结点有n个布尔变量，概率函数可表示成由2^n个条目构成的二维表，每个条目是其父结点各变量可能的取值（“T”或“F”）与当前结点真值的组合。

例如，如果一篇文章是关于南海岛屿的新闻（将这一事件记作“News”），文章可能包含介绍南海岛屿历史的内容（这一事件记作“History”），但一般不会有太多介绍旅游风光的内容（将事件“有介绍旅游风光的内容”记作“Sightseeing”）。我们可以构造一个简单的贝叶斯网络，如图6-3所示。