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提出一种基于条件随机域模型的方法用于中文文本组块分析．该方法将中文组块分析转化为对每个词语赋予一个组块标注符号，再根据条件随机域对标注好的训练语料建立模型，从而预测测试语料中每个词语的组块标注符号．使用北京大学中文树库的测试结果为F1=85．5％，高于隐马尔可夫模型和最大熵马尔可夫模型．实验结果表明，条件随机域在中文组块识别方面有效．并避免了严格的独立性假设和教据归纳偏置问题．