条件付き確率場
X {\displaystyle X} における各 Y i {\displaystyle Y_{i}} の条件付き従属は f ( i , Y i − 1 , Y i , X ) {\displaystyle f(i,Y_{i-1},Y_{i},X)} 形の”特徴関数”の不変集合を通して定義される。それは Y i {\displaystyle Y_{i}} に対して各々の可能な値の尤度を部分的に決定する入力列の測りとして、くだけて考えられる。このモデルはそれぞれの特徴に数値的な重みを割り当て、 Y i {\displaystyle Y_{i}} に対して一定の値の確率を決定するためにそれらを統合する。
線形連鎖CRFは、概念上の簡単な隠れマルコフモデル(HMM)として同様の応用を多く持つが、HMMに対して入力および出力列の分布についての制約を緩めたものである。HMMは、状態遷移と出力をモデル化するために決 まった分布を使用するような特殊な特徴関数を持つCRFとして大雑把に理解される。逆にCRFは、隠れた状態列の中で自由に変化する任意の関数の中に一定 の遷移分布を入力列に依存して生成するようなHMMの一般化として大雑把に理解される。
HMMに対しては特に対照的に、CRFsは特徴関数を幾つも含めることができ、また特徴関数は観測における様々な点で入力列 X {\displaystyle X} の全体を精査でき、その値域は確率的解釈を必要としない。
条件付き確率場(じょうけんつきかくりつば、英語: Conditional random field、略称: CRF)は無向グラフにより表現される確率的グラフィカルモデルの一つであり、識別モデルである。これは自然言語処理、生体情報工学、コンピュータビジョンなどの分野で連続データの解析などによく利用される。特にCRFは形態素解析、固有表現抽出、ゲノミクスに応用され、隠れマルコフモデルに関連するような問題において、代わりとしても用いることができる。コンピュータビジョンにおいては、物体認識、画像領域分割(セグメンテーション)などに使用される。