條件隨機域

條件隨機場 （ conditional random field ， 簡稱 CRF ） ， 是一種鑑別式機率模型 ， 是隨機場的一種 ， 常用於標註或分析序列資料 ， 如自然語言文字或是生物序列 。 如同馬爾可夫隨機場 ， 條件隨機場爲無向性之圖模型 ， 圖中的頂點代表隨機變數 ， 頂點間的連線代表隨機變數間的相依關係 ， 在條件隨機場當中 ， 隨機變數 Y 的分佈爲條件機率 ， 給定的觀察值則爲隨機變數 X 。 原則上 ， 條件隨機場的圖模型佈局是可以任意給定的 ， 一般常用的佈局是鏈結式的架構 ， 鏈結式架構不論在訓練 （ training ） 、 推論 （ inference ） 、 或是解碼 （ decoding ） 上 ， 都存在有效率的演算法可供演算 。 條件隨機場跟隱藏式馬可夫模型常被一起提及 ， 條件隨機場對於輸入和輸出的機率分佈 ， 沒有如隱藏式馬可夫模型那般強烈的假設存在 。 線性鏈條件隨機場應用於標註問題是由Lafferty等人與2001年提出的 。