NLP入门（八）使用CRF++实现命名实体识别(NER)
CRF与NER简介 CRF，英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另外一组输出随机变量的条件几率分布模型，其特色是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。 较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场，称为线性链条件随机场（linear chain conditional random field）.
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