马尔可夫 crf

马尔可夫条件随机场（CRF）是一种结构化预测模型，用于学习输入序列与输出序列之间的联合概率分布。它由两部分组成：特征函数和势函数。特征函数用于描述输入序列中各个位置的局部特征，而势函数则用于描述整个序列的全局特征。马尔可夫 CRF 假设输出序列只依赖于输入序列的某个局部子序列，因此它是一种局部化的模型。此外，马尔可夫 CRF 还具有无向图结构，即边没有方向性，这使得它可以处理更复杂的关系。总之，马尔可夫 CRF 是一种强大的结构化预测模型，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。