查尔斯·萨顿;安德鲁·麦卡勒姆 条件随机场简介。 （英语） 兹比尔1253.68001 已找到。趋势马赫数。学习。 4，第4号，267-373（2011）. 小结：许多任务涉及预测大量相互依赖的变量以及其他观测变量。结构化预测方法本质上是分类和图形建模的结合。它们结合了图形模型对多元数据进行紧凑建模的能力和分类方法使用大量输入特征集进行预测的能力。本调查描述了条件随机场，这是一种流行的结构化预测概率方法。CRF在许多领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉和生物信息学。我们描述了CRF的推理和参数估计方法，包括实现大规模CRF的实际问题。我们不假设以前有图形建模方面的知识，因此本调查旨在对各种领域的从业者有用。 引用于18文件 MSC公司： 68-02 与计算机科学有关的研究博览会（专著、调查文章） 62A09号 统计学中的图形方法 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 62小时30分 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62甲12 多元分析中的估计 关键词：条件随机场;图形模型;线性链CRF;推理;马尔科夫蒙特卡洛 软件：帕伽索斯;斯坦福·塔格;工厂 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Sutton}和\textit{A.McCallum}，已找到。趋势马赫数。学习。4，第4号，267--373（2011；Zbl 1253.68001） 全文： 内政部 arXiv公司