CRF

CRF（Conditional Random Field）是一种用于结构化预测的统计模型，广泛应用于自然语言处理、信息抽取等领域。它通过学习输入序列与输出序列之间的条件概率分布，实现对结构化数据的建模和预测。CRF利用转移概率来衡量不同标签之间的关系，并通过最大似然估计等方法进行参数学习。相较于传统的隐马尔可夫模型（HMM），CRF能够更好地捕捉局部依赖关系，提高预测的准确性。在实际应用中，CRF已被证明在命名实体识别、词性标注、关系抽取等任务上具有优越的性能。