条件随机场模型(ConditionalRandomField)，简称CRF，是一种基于马尔可夫性的概率图模型，同时也是一个典型的判别式模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。 CRF算法是NLP算法岗的必考面试题，因此对于NLP算法工程师来说，掌握好CRF算法的原理尤为重要。 本课程将带你深入了解条件随机场模型的定义，掌握概率无向图模型的因子分解，线性链条件随机场的定义 、概率计算问题、最大熵模型等重要知识点，通过本门课程的学习，对于CRF模型的掌握将变得不再困难。