Naive Byaes、HMM、CRF都是概率图模型，可以看做是一种递进的关系。
HMM中的两个假设：
- 齐次Markov假设
- 观测独立性假设
这两个假设太强了，在实际问题中，不符合逻辑（比如词性标注，词与词之间必然存在某种联系，而观测独立假设且将词之间的联系割裂开了）。那更好的解决办法是CRF.
CRF一种概率无向图判别模型：
// todo
// 一定要举例子
如何轻松愉快地理解条件随机场（CRF）？
Naive Byaes、HMM、CRF都是概率图模型，可以看做是一种递进的关系。
HMM中的两个假设：
这两个假设太强了，在实际问题中，不符合逻辑（比如词性标注，词与词之间必然存在某种联系，而观测独立假设且将词之间的联系割裂开了）。那更好的解决办法是CRF.
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参考： https://blog.csdn.net/qq_39526294/article/details/104...
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本文标题：条件随机场（CRF）
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/owgxwhtx.html
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