Mỗi thành phần tương ứng với một hàm tiềm năng trong đĩ kết hợp các đặc trưng fi
khác nhau cho mỗi phần được xem xét của chuỗi quan sát và kết quả đầu ra. Việc chuẩn hĩa theo mẫu số của cơng thức:
Cơng thức: 16
Trong thực tế, trong quá trình huấn luyện và nội suy, với mỗi thực thể của một đồ thị riêng được sử dụng để xây dựng các mẫu nhĩm.Các mẫu nhĩm thực hiện giả sử trên mỗi cấu trúc của dữ liệu cơ bản bằng cách định nghĩa tổ hợp của các nhĩm.Mỗi nhĩm là một tập các biến liên kết với nhau một cách cảm tính.
CRF chuỗi tuyến tính
Một dạng đặc biệt của CRF, là cĩ cấu trúc chuỗi tuyến tính, mơ hình hĩa các biến đầu ra như một chuỗi.Hình 18: Trường ngẫu nhiên cĩ điều kiện chuỗi tuyến tính chỉ ra sự tương ứng giữa các đồ thị thành phần và độc lập. CRF được giới thiệu ở cơng thức 15 cĩ thể được tính theo cơng thức sau
Cơng thức: 17 Với
Cơng thức: 18 Cho các thành phần ở dạng
Cơng thức: 19
Và giả sử n+1 là độ dài của chuỗi quan sát, một CRF chuỗi tuyến tính cĩ thể được viết ở dạng
Cơng thức: 20
Chỉ số j cần trong việc so sánh với mơ hình cực đại entropy bởi vì một chuỗi nhãn được xem xét thay vì một nhãn đơn được dự đốn. Trong cơng thức 20, j là vị trí trong chuỗi đầu vào . Chú ý rằng trọng số là khơng phụ thuộc vào vị trí j.
Việc chuẩn hĩa vào khoảng [0,1] được thực hiện bởi hằng số chuẩn hĩa
Cơng thức: 21
Tổng trên tập y, tập các chuỗi nhãn cĩ thể, được thực hiện để tính xác suất khả thi.