CRF（条件随机场）层是一种用于序列标记任务的概率图模型组件，它通过建模序列中相邻元素标签之间的条件依赖关系，显著提升预测准确性，广泛应用于自然语言处理领域如命名实体识别、词性标注等任务。
在AI产品开发中，CRF层的实际应用体现在提升序列预测模型的鲁棒性，例如在智能客服系统中精准提取用户意图的关键实体，或在文档分析产品中高效抽取结构化数据，帮助产品经理优化模型选择以增强产品性能。
延伸阅读推荐：Lafferty et al. 的论文《Conditional Random Fields: Probabilistic Models for Segmenting and Labeling Sequence Data》（ICML 2001）是该技术的经典文献。
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