條件じょうけん隨ずい機き域いき

条件じょうけん随ずい机つくえ场（conditional random field，簡稱 CRF），是ぜ一いち種しゅ鑑別かんべつ式しき機き率りつ模型もけい，是ぜ随ずい机つくえ场的てき一いち种，常用じょうよう於標注ひょうちゅう或ある分析ぶんせき序列じょれつ資料しりょう，如自然しぜん語ご言げん文字もじ或ある是ぜ生物せいぶつ序列じょれつ。

如同马尔可か夫おっと随ずい机つくえ场，條件じょうけん隨ずい機き場じょう為ため無む向性こうせい之の圖ず模型もけい，圖ず中ちゅう的てき頂點ちょうてん代表だいひょう隨ずい機き變數へんすう，頂點ちょうてん間あいだ的てき連れん線せん代表だいひょう隨ずい機き變數へんすう間あいだ的てき相しょう依よ關係かんけい，在ざい條件じょうけん隨ずい機き場じょう當とう中ちゅう，隨ずい機き變數へんすう Y 的てき分ぶん佈為條件じょうけん機き率りつ，給きゅう定じょう的てき觀察かんさつ值則為ため隨ずい機き變數へんすう X。原則げんそく上じょう，條件じょうけん隨ずい機き場じょう的てき圖ず模型もけい佈局是ぜ可か以任意にんい給きゅう定じょう的てき，一般常用的佈局是鏈結式的架構，鏈結式しき架か構不論ろん在ざい訓練くんれん（training）、推論すいろん（inference）、或ある是ぜ解かい碼（decoding）上じょう，都と存在そんざい有效ゆうこう率りつ的てき演算えんざん法ほう可か供きょう演算えんざん。

條件じょうけん隨ずい機き場じょう跟隱かくれ藏ぞう式しき馬ば可か夫おっと模型もけい常つね被ひ一いち起おこり提ひさげ及，條件じょうけん隨ずい機き場じょう對たい於輸入ゆにゅう和わ輸出ゆしゅつ的てき機き率りつ分ぶん佈，沒ぼつ有ゆう如隱藏ぞう式しき馬ば可か夫おっと模型もけい那な般強烈きょうれつ的てき假設かせつ存在そんざい。线性链条件じょうけん随ずい机つくえ场应用よう于标注ちゅう问题是ぜ由よしLafferty等とう人じん与あずか2001年ねん提出ていしゅつ的てき^[1]。

參考さんこう文獻ぶんけん

^ Lafferty, J., McCallum, A., Pereira, F. Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data. Proc. 18th International Conf. on Machine Learning. Morgan Kaufmann: 282–289. 2001 [2016-08-17]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2016-08-25）.

参まいり见

[1] Lafferty, J., McCallum, A., Pereira, F. Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data. Proc. 18th International Conf. on Machine Learning. Morgan Kaufmann: 282–289. 2001 [2016-08-17]. （原始げんし内容ないよう存そん档于2016-08-25）.

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