条件随机场是目前机器学习模型中最有效的模型之一,广泛地应用于自然语言处理(例如词性标注、浅层句法分析)和图像模式识别(例如对复杂图像中物体的识别)等领域中。该教程详细地探讨了条件随机场的由来,把朴素贝叶斯(NB)、隐马尔科夫(HMM)、最大熵马尔科夫模型(MEMM)与条件随机场的关系探讨得十分详尽,让读者由浅入深,由简入繁,可谓浅显易懂、耳目一新、使人受益匪浅!