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条件随机场模型是目前处理We b对象属性标注问题的最佳统计模型。为解决条件随机场模型不能充分利用We b对象和属性标签之间的特征关系这一问题，提出了一种增强约束条件随机场模型。借鉴最大间隔的思想，在原有条件随机场模型中增加约束条件和增强因子以提高模型标注正确率。使用最大似然参数估计方法估计模型特征函数的权重参数，并用Viterbi算法进行预测。在数据集中引入验证集的概念，以获得最优增强因子。实验结果表明，该模型有效地提高了We b对象属性标注正确率。