Structural Inference（结构推理）

结构推理源于结构化预测问题，其核心是在输出空间具有复杂依赖关系时进行联合决策。传统方法如条件随机场通过概率图模型建模标签间依赖，而结构化SVM则通过最大间隔准则学习。近年来，深度结构化预测结合神经网络自动学习特征，如使用双向LSTM进行序列标注。结构推理在自然语言处理、计算机视觉和生物信息学中广泛应用，例如依存句法分析、图像分割和基因序列注释。