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条件随机场（CRF）是一种强大的统计建模方法，广泛应用于自然语言处理、图像识别及生物信息学等领域。通过定义特征函数来捕捉数据间的依赖关系，CRF能够实现对序列标注任务的高度精确预测。对于致力于提升机器学习算法性能的电子工程师而言，掌握CRF原理及其应用技巧至关重要。本页面汇集了19份精选资源，涵盖理论介绍、案例分析与实战教程，助力您深入理解并灵活运用这一先进技术解决实际问题。

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Hieu Xuan Phan & Minh Le Nguyen 利用CRF统计模型写的可用于英文命名实体识别、英文分词的工具（开放源码）。CRF模型最早由Lafferty提出，全名conditional random fields，该模型后来被广泛地应用在语言和图像处理领域，并随之出现了很多的变体。...

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CRF Lafferty Nguyen Hieu

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