条件付き確率場
連続モデルにおいて、関心のあるグラフは連鎖グラフであることが多い。観測変数 X {\displaystyle X} の入力列は観測列を表現し、 Y {\displaystyle Y} は観測によって推測されるべき必要な隠れた(若しくは未知の)状態変数を表現する。 Y i {\displaystyle Y_{i}} は連鎖形に構成され、各 Y i − 1 {\displaystyle Y_{i-1}} と Y i {\displaystyle Y_{i}} 間に辺を持つ。入力列のそれぞれの要素に対して”ラベル”として Y i {\displaystyle Y_{i}} の簡単な説明を持つのと同様に、このレイアウトは次の事柄に対して効果的なアルゴリズムを導く。
モデルの訓練: 訓練データ中のあるコーパスから Y i {\displaystyle Y_{i}} と特徴関数の間の条件付き分布を学習する
推定: 与えられた X {\displaystyle X} に対して与えられたラベル列 Y {\displaystyle Y} の確率を決定する
解読:与えられた X {\displaystyle X} に対して尤もらしいラベル列 Y {\displaystyle Y} を決定する