crf框架图

CRF（条件随机场）是一种用于序列标注和结构化预测的统计建模方法。它由节点和边构成，节点表示变量（如观察值、状态等），边表示变量之间的关系。在CRF框架中，每个节点都有一个特征函数和一个权重函数，用于描述该节点的特征和概率。通过训练数据学习得到最优特征函数和权重函数，可以对新的序列进行预测。CRF具有灵活性高、可解释性强等优点，广泛应用于自然语言处理、生物信息学等领域。