Many CRF-based or MRF-based methods

Many CRF-based or MRF-based methods can also be viewed as machine learning-based methods; for instance,Pan et al. [65] devised a supervised conditional random field(CRF) model combining unary component properties and binary 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，潘（Pan）等人。[65]设计了一种监督条件随机场（CRF）模型，该模型结合了一元组件属性和二进制上下文组件来过滤掉非文本组件。

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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，Pan 等人 [65] 设计了一个受监督的有条件随机字段（CRF）模型，该模型结合了单元组件属性和二进制上下文组件，以筛选出非文本组件。

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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，Pan等人[65]设计了一个有监督条件随机场（CRF）模型，结合一元成分属性和二元上下文成分来过滤非文本成分。<br>

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