...隐马尔可夫模型(HMM)，最大熵马尔可夫模型(MEMM)以及条件随机场(CRF)是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。HMM首先出现，MEMM其次，CRF最后。
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条件随机场(CRF)，HMM(隐马模型)，MEMM(最大熵隐马模型) 最大熵模型(Max Entropy Model，MEM)：在已知限制条件下，未知的概率分布应该均等看待。此时，模型的熵最大。
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监督学习的缺点主要是需要大量标注好的语料，主要的序列标注模型包括：隐马尔科夫模型(HMM)，最大熵马尔科夫模型(MEMM)和条件随机场(CRF)等。这些模型都是通过大量的标注语料，定义一系列实体，通过学习得到基于特征的判别规则。
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MEMM ERT 北京美墨尔特
MEMM change the probability function of the transition, so the current state is related to its previous state, and the context information is represented.
最大熵马尔可夫通过改变概率转移函数，使得状态的转移与输入值以及前一状态相联系，很好地体现了序列的上下文信息。
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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