条件随机场介绍（译）Introduction to Conditional Random Fields
译者序
该文是对CRF算法的介绍，介绍清晰、浅显，不对初学者设置过多的理解障碍。而且文章最后提到的学习资料，我看过部份，值得推荐。
原文链接：http://blog.echen.me/2012/01/03/introduction-to-conditional-random-fields/
正文序
想象一下，你有 Justin Bieber 一天生活中的一连串快照，你想在这些照片上面打上活动内容的标签（吃睡、睡觉、开车等）。你会怎么做？
一种方式是忽略这些快照的本质，建立一个图片分类器。举个例子，事先给定一个月的打标快照，你可能会了学到在早上6点拍的较暗的照片很可能是在睡觉，有很多明亮颜色的照片，很可以是关于跳舞，照片中有车那应该是在开车等等。
然而，忽略顺序关联，你会丢失很多信息。例如，如果你看到一张嘴张的特写照片，那它应该打标成吃饭还是唱歌呢？如果上一张 Justin Bieber 的照片中他在吃饭或者做菜，那当前这张照片很可能是他在吃饭；但如果上一张照片中 Justin Bieber 在唱歌或者跳舞，那这张很可能是在说他也在唱歌。
因此，为了提高我们打标的准确率，我们应该结合参考相近照片，这正是条件随机场（condition random field）所做的事情