自然語言處理NLP（5）——序列標註b：條件隨機場（CRF）、RNN+CRF

在上一部分中，我們瞭解了序列標註問題以及解決該種問題的一種方法——隱馬爾科夫模型HMM：自然語言處理NLP（4）——序列標註a：隱馬爾科夫模型（HMM） 在這一部分中，我們將要介紹解決序列標註問題的另外兩種方法：條件隨機場（CRF），以及RNN+CRF。 瞭解了HMM之後，我們可以發現HMM有兩個很明顯的缺點： 1.HMM定義的是聯合概率，必須列舉出所有可能出現的情況，這在很多領域是很困難的。在N

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