条件随机场（conditional random field，简称 CRF），是一种鑑别式机率模型，是随机场的一种，常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列。如同马尔可夫随机场，条件随机场为无向性之图模型，图中的顶点代表随机变数，顶点间的连线代表随机变数间的相依关系，在条件随机场当中，随机变数 Y 的分佈为条件机率，给定的观察值则为随机变数 X。原则上，条件随机场的图模型佈局是可以任意给定的，一般常用的佈局是链结式的架构，链结式架构不论在训练（training）、推论（inference）、