最大熵马尔可夫模型

最大熵马尔可夫模型（MEMM）是一种用于序列标注任务的概率图模型。它结合了条件随机场（CRF）和隐马尔可夫模型（HMM）的优点，通过最大化熵来学习最优的标签序列。MEMM模型不仅考虑了局部特征，还考虑了全局特征，因此具有更好的性能。此外，MEMM模型还具有可解释性，可以直观地展示出各个特征对结果的贡献。总之，最大熵马尔可夫模型是一种强大且灵活的工具，适用于各种序列标注任务。