hmm屬於生成模型，模型中2個假設：
⋯,n求和的作用在概率中是歸一化，但是這裡歸一化放在了指數內部，管這叫local歸一化。 來了，viterbi求解過程，是用dp的狀態轉移公式（memm的沒展開，請參考crf下面的公式），因為是區域性歸一化，所以memm的viterbi的轉移公式的第二部分出現了問題，導致dp無法正確的遞迴到全域性的最優。
從概率圖可以很形象的看出乙個區別：
hmm是有向圖，嚴格定義了y的有序性，只能從左至右。crf是無向圖，y無序，可左可右。hmm是生成模型，通過求聯合概率獲得；crf是判別模型，通過條件概率求得。在如詞性標註上的應用中crf更合理，因為它直接求某個標註的概率，而hmm需要先算聯合概率再轉而求目標的概率。
對於所謂的條件和隨機場的理解：
除了建模總公式，關鍵的crf重點概念與memm類似：判別式模型、特徵函式。
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