本节主要介绍为贝叶斯网络网络开个头，介绍一些名词和背景知识。贝叶斯网络对于概率图而言是一个很大的话题，以边的属性作为区分可以分为两种模型，有向图模型和无向图模型。其中无向图称为马尔可夫网络，视觉领域有比较大的应用，而有向图也就是BN(belief network).当然也有无向图和有向图相结合的网络，称为链图（Chain graph）。图1给出了一个完整的架构，当然这些模型具有一定的转换性，通过降

本文将介绍命名实体识别的一些方法，在自然语言中使用十分广泛。条件随机场(CRF)首先我们就介绍CRF的方式进行命名实体识别，CRF与HMM模型十分相似，如果不了解HMM模型的可以看自然语言处理之分词看我之前的一个讲分词的文章。