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隐马尔科夫模型（HMM）：图1. 隐马尔科夫模型隐马尔科夫模型的缺点：        1、HMM只依赖于每一个状态和它对应的观察对象：              序列标注问题不仅和单个词相关，而且和观察序列的长度，单词的上下文，等等相关。        2、目标函数和预测目标函数不匹配：              HMM学到的是状态和观察序列

声明：本文主要是基于网上的材料做了文字编辑，原创部分甚少。参考资料见最后。隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM），最大熵马尔可夫模型（Maximum Entropy Markov Model，MEMM）以及条件随机场（Conditional Random Field，CRF）是序列标注中最常用也是最基本的三个模型。HMM首先出现，MEMM其次，CRF最后。三个算法