CRFs 模型克服 了传统的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）和最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model, MEMM）的标记偏置等问题。
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...括隐马尔科夫模型（HMM）、条件随机场（Conditional Random Field， CRF）和最大熵马尔科夫模型（Maximum Entropy Markov Model， MEMM）。 我们将在第7章中更加深入地详细讨论这些机器学习方法。
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It relaxes the strong independence assumptions of a generative model (e. g. Hidden Markov Model) and overcomes the label-bias problem exhibited by the Maximum Entropy Markov Model and other discriminative models.
它不需要以隐马尔可夫模型为代表的“生成”模型那样的严格独立假设,并克服了最大熵马尔可夫模型和其他“非生成”模型所存在的标记偏置问题。
参考来源 - 基于条件随机场的汉语分词研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
At last, maximum entropy markov model is used to model the gait sequences of each people and implements recognition based on probability graph.
最后使用最大熵马尔可夫模型对各个人的步态进行建模，完成了基于概率图的识别。
Conditional Random Fields (CRF) is arbitrary undirected graphical model that bring together the best of generative models and Maximum Entropy Markov models (MEMM).
条件随机场是一种无向图模型，它具有产生式模型和最大熵马尔可夫模型的优点。
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