Conditional Random Field

Ein Conditional Random Field (CRF) ist ein Typ von ungerichtetem probabilistischem Modell, der im maschinellen Lernen (einem Teilgebiet der künstlichen Intelligenz) eingesetzt wird. Häufig wird mit dem Begriff auf eine spezielle Form mit linearer Struktur verwiesen, das Linear-Chain Conditional Random Field. Dieses wird typischerweise zur Segmentierung von Sequenzen verwendet. Das bedeutet, das CRF erhält eine Sequenz ${\displaystyle X}$ als Eingabe und gibt eine gleich lange Sequenz ${\displaystyle Y}$ aus. Im Unterschied zu Hidden-Markov-Modellen (HMMs; ein anderes, jedoch gerichtetes Modell für sequentielle Daten) kann ein CRF an jeder Stelle auf die komplette Information der Eingabesequenz zugreifen, wohingegen ein HMM nur die aktuelle Eingabe sieht. Hierdurch können komplexe Merkmalsmengen verwendet werden.