概率图结构.jpg
以上图中可以看出，CRF属于无向图模型，由马尔可夫随机场衍化而来，这里注意隐马尔可夫属于有向图。
CRF的两个重点：判别式模型、特征函数。
是指模型的目的性很明确，模型建立的就是为了直接作判别，可以参考SVM，SVM的目的是为了构建一个超平面划分不同的分类。
就像神经网络的隐结点的个数、层数一样，特征函数对于CRF来说就是这个模型的参数。神经网络的训练是为了确定隐结点的权重等一系列参数，CRF的训练同样是确定特征函数的权重参数。CRF的模型公式如下：
使用CRF++进行模型训练 本机训练: 使用以下命令： nohup ./CRF++-0.58/crf_learn ...
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一. 实体标注 二. 文本特征工程 三. CRF模型搭建 四. 模型评估 五.BiLSTM-CRF
本文标题：CRF
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