条件付き確率場
CRFは無向性のグラフィカルモデルであり、それぞれの頂点は分布が推論されるべき確率変数を表現する。辺は二確率変数間の依存性を表現する。詳細はグラフィカルモデルの項を参照のこと。モデルにおいては、確率変数間の対での依存性のみがモデル化される。一般的な場合は、高次CRFsを参照のこと。各ノードやモデル全体は指数分布族となることが多い。この分布はギブス分布にあるようにエネルギー項を記述する。おおよそ興味ある分布に相当するグラフ構造は既知であると仮定される。一方で分布のパラメータは学習される。CRFのパラメータの学習の基本的な前提は、変数 Y i {\displaystyle Y_{i}} が推論されるべきであるのに対し変数 X i {\displaystyle X_{i}} は常に観測されるということである。このことは、同時確率 p ( Y i , X i ) {\displaystyle p(Y_{i},X_{i})} の最大化とは対照的に、条件付き確率 p ( Y i | X i ) {\displaystyle p(Y_{i}|X_{i})} の最大化を可能にさせる。この計算はモデルの識別学習に相当する。