Many CRF-based or MRF-based methods

Many CRF-based or MRF-based methods can also beviewed as machine learning-based methods; for instance,Pan et al. [65] devised a supervised conditional random field(CRF) model combining unary component properties andbinary contextual component to filter out non-text components.

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许多基于CRF或MRF的方法也可以 视为基于机器学习的方法。例如 Pan等。[65]设计了一个监督条件随机场 （CRF）模型，该模型结合了一元成分属性和 二进制上下文成分来过滤掉非文本成分。

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许多基于 CRF 或 MRF 的方法也可以 被视为基于机器学习的方法;例如， 潘等人 [65] 设计了一个有监督的有条件随机字段 （CRF）组合统一组件属性和模型 二进制上下文组件以筛选出非文本组件。

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