Я застрял на разнице между HMM и CRF. Я знаю, что один является генеративным, а другой дискриминационным. И CRF не полагаются на допущение независимости (что метки независимы друг от друга), в то время как HMM делают. Однако, когда мы применяем алгоритм Витерби к HMM, я считаю, что мы все еще учитываем вероятность перехода от тега (k-1) к тегу (k). Будет ли это рассматриваться как предположение зависимости или независимое предположение. Смотрите рисунок (пример применения алгоритма Витерби на HMM). 
Затем я также нашел картинку, которая иллюстрирует модель CRF. 
В модели HMM нет маленького желтого прямоугольника между каждым состоянием, но мы все еще используем вероятность перехода при применении алгоритма Витерби. Итак, в чем разница между применением алгоритма Витерби в CRF и алгоритмом Витерби в HMM. В чем разница между вероятностью перехода HMM и небольшим желтым квадратом в CRF. Спасибо.