在推论输入序列（x1，x2，...，xT）时，crf通过考虑xi和已经为之预测的标签y（i-1）来预测输入xi的标签yi。 x（i-1）。最终，它输出标签序列y =（y1，y2，...，yT）。
我的问题如下： 我们是否可以在y中设置一些值（例如y2），以便当crf尝试预测x3的标签时，它使用设置的标签y2，而不是crf预测的标签y2？ 确实，我有一些已知的yi值，并且我只想使用CRF来预测未知的yi值。
最后，我使用Keras和Keras-Contrib作为CRF部分，使用CRF分类器训练了CNN。因此，我也想知道是否可以通过这两个软件包实现上述目的。