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Max Entropy Markov Model
MEMM，即最大熵马尔科夫模型，属于判别式模型。
最大熵模型 + 隐马尔可夫模型
HMMM没办法加入新的特征，MEMM是判别式模型，这就允许它可以加入更多的Features。
观测独立假设对应的就是朴素贝叶斯的条件独立性假设，即t+1时刻的y状态只与t时刻的y状态有关系。
命名实体识别（NER）任务中提高了准确度，而且训练也是比较简单。
HMM的概率图模型：
如果把最大熵原理与隐马尔科夫模型结合，就得到了最大熵马尔科夫模型，它的概率图模型是有向图模型:
条件概率的形式
输出概率
