语义标注是语义Web发展面临的重要挑战之一,主要研究如何给本体代表的符号赋予带有具体含义的语义信息,为互联网上的信息提供具有计算机可以理解的语义,从而实现计算机与计算机之间,计算机与人之间的智能交互。目前,语义标注依然存在以下一些问题：标注系统往往是针对特定的应用,不能根据不同数据的特点采用不同的标注方法；已有的标注方法还不能解决所有标注问题。基于规则学习和基于分类模型的标注方法只能标注相互独立的数据信息,不能对数据之间的相互依赖关系进行标注。一阶线性条件随机场(Conditional Random Fields, CRFs)能够标注数据信息之间的线性依赖关系。但是,对于文档中存在的非线性依赖关系,例如：层次依赖关系,邻接依赖关系,一阶线性条件随机场模型不能标注。1.针对一阶线性CRFs不能标注层次依赖关系的问题,提出了一种改进的CRFs模型--树状条件随机场模型(Tree Conditional Random Fields, TCRFs),在保证模型训练(参数估计)不是很困难的情况下,可以有效提高标注的准确率和召回率。2.树状条件随机场模型(TCRFs)在标注具有层次依赖关系的文档时能够显著提高标注的准确率和召回率。但是,对于更复杂的邻接关系、长距离依赖关系标注问题,树状条件随机场模型不能有效标注。为此,提出了链式条件随机场模型(Chain Conditional Random Fields, CCRFs)的标注方法,该方法在TCRFs的基础上加入了对跳边的支持,可以有效标注信息之间的各种复杂的长距离依赖关系。