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ブログやTwitterではある製品や番組、映画、書籍などについての個人の意見が公開されている。これらの情報を適切に抽出し、市場トレンドや購買行動を把握するために、条件付き確率場（CRF）という考え方が用いられている。 少し前置きが長くなるが、このような識別モデルについてご紹介したい。 隠れマルコフモデル（HMM） まず、伝統的に用いられてきた隠れマルコフモデルである。前回、ある一定範囲の履歴に限定して出現確率への影響を判断する、マルコフモデルを紹介した。 例えば、天気予報の1階マルコフモデルは、下記のような遷移図で表現できる。 曇りの次に晴れが出現する確率は0.2、雨の次に晴れが出現する確率は0.5、というように理解できる。 これに対して、HMMとは、観測されない状態があり、その隠れた状態間である確率の遷移が起こって、遷移した各状態からさらにある確率で記号が出力されると考えるモデルである。