Python中的序列标注：CRF/HMM模型的底层实现与推理优化 大家好！今天我们来深入探讨Python中序列标注问题，重点剖析两种经典模型：隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF）。我们不仅会了解它们的理论基础，更会着重于底层实现和推理优化，力求让大家对序列标注问题有更深刻的理解。 一、序列标注问题概述 序列标注是指给定一个输入序列，为序列中的每一个元素贴上一个标签。这是一个广泛应用于自然语言处理（NLP）领域的任务，例如： 词性标注（POS Tagging）： 给句子中的每个词语标注词性，如名词、动词、形容词等。 命名实体识别（NER）： 识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。 分词（Word Segmentation）： 将连续的文本序列切分成独立的词语。 更形式化地讲，给定一个观测序列 X = (x1, x2, …, xn)，序列标注的目标是找到一个对应的标签序列 Y = (y1, y2, …, yn)。 二、隐马尔可夫模型 (HMM) HMM 是一种生成模型，它假设观测序列是由一个隐藏的马尔可夫链生成的。它包含以下几个关键要素 …