什么是条件随机场（Conditional Random Field, CRF）？
条件随机场是一种用于序列标注的统计建模方法，常用于自然语言处理中的任务，如词性标注、命名实体识别（NER）和中文分词。它通过结合特征函数和马尔可夫随机场，能够有效捕捉序列数据中的局部与全局依赖关系。
核心特点
✅ 全局一致性：CRF 通过引入全局特征，避免局部决策对整体结果的影响
✅ 灵活的特征定义：支持自定义特征函数以适应不同任务需求
✅ 概率建模：基于概率图模型，能够计算条件概率分布
典型应用场景
- 📚 中文分词：将连续文本分割为有意义的词语
- 🧾 命名实体识别：从文本中识别出人名、地点、组织等实体
- 📈 序列标注：如情感分析、词性标注等
如何实现 CRF 模型？
- 定义特征函数：提取序列中相邻词的特征（如词性、前后词等）
- 构建图结构：将序列建模为无向图，节点表示标签，边表示转移关系
- 训练模型：使用最大熵模型或梯度下降法优化参数
- 预测与解码：通过维特比算法找到最优标签序列