条件随机场

最近一种新的分类方法“条件随机场”被用于中文分词和词性标注等词法分析工作，一般序列分类模型常常采用隐马模型（HMM），像基于类的中文分词。但隐马模型中存在两个假设：输出独立性假设和马尔可夫性假设。其中，输出独立性假设要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性，而事实上大多数序列数据不能被表示成一系列独立事件。而条件随机场则使用一种概率图模型，具有表达长距离依赖性和交叠性特征的能力，能够较好地解决标注（分类）偏置等问题的优点，而且所有特征可以进行全局归一化，能够求得全局的最优解。