人工智能面试题：什么是CRF条件随机场

        CRF（Conditional Random Field：条件随机场）是机器学习领域中一个非常重要且强大的概率图模型，尤其在处理序列标注（Sequence Labeling）任务时表现出色。它可以看作是逻辑回归的序列化扩展，也是克服了隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵马尔可夫模型（MEMM）某些缺点而产生的模型。

我将从以下几个方面来介绍CRF：

1. 核心思想与直观理解

2. 模型定义与数学形式

3. 与相关模型的对比（HMM, MEMM）

4. 训练与推断

5. 主要应用场景

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1. 核心思想与直观理解

核心思想：CRF是一种判别式模型，它直接对给定观测序列条件下，整个标签序列的联合概率进行建模。

直观理解：
想象我们要给一句话中的