条件随机域(场)(conditional random fields,简称 CRF,或CRFs),是一种判别式概率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列。 如同马尔可夫随机场,条件随机场为具有无向的图模型,图中的顶点代表随机变量,顶点间的连线代表随机变量间的相依关系,在条件随机场中,随机变量 Y 的分布为条件机率,给定的观察值则为随机变量 X。原则上,条件随机场的图模型布局是可以任意给定的,一般常用的布局是链结式的架构,链结式架构不论在训练(training)、推论(inference)、或是解码(decoding)上,都存在效率较高的算法可供演算。
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