CRF

CRF（Conditional Random Field）是一种用于序列标注任务的概率图模型。它通过学习输入序列与输出序列之间的条件概率分布，实现对序列数据的分类和标记。CRF具有强大的特征学习能力，能够捕捉到输入序列中的长距离依赖关系，从而提高了序列标注的准确性。与传统的隐马尔可夫模型（HMM）相比，CRF在处理标注偏置问题时具有更好的性能。CRF广泛应用于自然语言处理、信息抽取、语音识别等领域，为解决复杂的序列标注问题提供了有效的方法。