crf

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有记忆功能，可以处理变长的输入序列。在RNN中，隐藏状态会随着时间步长的变化而变化，从而使得模型能够捕捉到序列中的长期依赖关系。 CRF（Conditional Random Field，条件随机场）是一种用于结构化预测的统计学习方法。给定一组输入特征和一个标签序列，CRF试图学习一个映射函数，将输入特征映射到最优的标签序列上。CRF常用于自然语言处理任务，如命名实体识别、词性标注等。