Es un modelo oculto de Markov.
[matemáticas] Pr (y_1, …, y_n | x_1, …, x_n) = \ prod \ limits_ {i = 1} ^ n Pr (y_i | y_ {i-1}, x_i) \ tag * {} [/ matemática ]
donde la asignación [math] x [/ math] (observación / característica / atributo) a [math] y [/ math] (etiqueta) se parametriza mediante un clasificador de margen máximo con
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[matemática] pérdida = F (x_i, y_i) – \ max \ limites _ {\ hat {y} \ neq y_i} F (x_i, \ hat {y}) \ tag * {} [/ math]
donde [math] F (x_i, y_i) = [/ math] y [math] \ Phi (x_i, y_i) [/ math] es la función del núcleo.
Como modelo de etiquetado de secuencia, la ventaja de este modelo sobre el modelo de Markov de entropía máxima (MEMM) y el campo aleatorio condicional (CRF) es la introducción de la no linealidad a través de la función del núcleo, pero el problema con el sesgo de etiqueta como en MEMM persiste.
