随着数据获取途径的增多,数据的表现形式越来越多样化。人们需要考虑复杂数据中的一些特有的性质。本文提出一种多视图条件随机场框架来对多视图序列数据进行建模。在该框架中,我们提出两种多视图表示模型来获取多视图表示,同时还提出两种多视图条件随机场模型来建模多视图序列中的动态性。一方面,我们希望处理多视图数据以获得具有良好属性的表示。考虑数据所特有的异质性、互补性和冗余性,我们尝试解耦、归一化以获取统一的多视图表示,并且希望这种统一的多视图表示能有利于后续建模。具体来说,我们运用两种思路来对多视图数据进行拆分,分别是基于特征工程的多视图特征重组条件随机场和基于表示学习的神经多视图拆分网络。另一方面,基于获得的统一的多视图表示,我们通过引入一个潜在变量,来控制模型对于不同视图的利用。我们认为不同视图序列数据所包含的信息重要性,在整个任务中是随时间的变化而变化的。具体来说,不同视图通过模型潜在变量在不同时刻具有不同的权重。为了高效地计算关于潜在权重变量的期望值,我们提出了两种不同的近似机制,分别为潜在权重变量条件随机场和软性权重条件随机场。在学习潜在权重变量条件随机场的模型时,我们使用变分推理近似后验来获得一个更紧致的近似下界,并且引入一种控制变量的方法来缩减梯度的方差使得模型计算更高效。在软性权重条件随机场中,我们使用确定性的权重来代替权重变量,从而达到近似的目的。综上,本文所提出的多视图条件随机场主要包括两个组成部分:多视图拆分表示模型和视图权重条件随机场。引入的多视图数据的拆分表示和权重变量使得多视图条件随机场对多视图序列数据的建模更加合理。我们用真实世界中的两个数据集进行实验,并与其他相关方法进行对比。实验结果表明所提出的方法均具有更突出的性能。同时,为了验证多视图条件随机场中两个组成部分的作用,还分别对其进行测试分析。结果表明二者在提高模型性能方面均发挥了重要作用。