条件随机场（Conditional Random Field, CRF）是一种用于序列数据建模的概率图模型，专门处理序列标注任务如自然语言处理中的命名实体识别或词性标注。它直接建模给定输入序列X条件下输出标签序列Y的条件概率分布P(Y|X)，通过考虑全局上下文信息捕捉标签间的依赖关系，从而克服了独立假设的局限，提升预测准确性。
在AI产品开发实际落地中，CRF技术广泛应用于序列预测场景，例如在智能客服系统中高效识别用户查询中的实体（如人名、地点），或在语音识别产品中优化音频信号的标签序列。随着深度学习演进，CRF常与神经网络结合（如BiLSTM-CRF模型），进一步推动产品在信息抽取和自动化处理中的性能提升。
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