自然语言处理中，经常要处理序列标注问题（分词、词性标注、组快分析等），为给定的观察序列标注标记序列。
令o和s分别代表观察序列和标记序列，
根据贝叶斯公式，
1 生成模型和判别模型的定义
对o和s进行统计建模，通常有两种方式：
(1)生成模型
构建o和s的联合分布p(s,o)
(2)判别模型
构建o和s的条件分布p(s|o)
2 判别模型和生成模型的对比
（1）训练时，二者优化准则不同
生成模型优化训练数据的联合分布概率；
判别模型优化训练数据的条件分布概率，判别模型与序列标记问题有较好的对应性。
（2）对于观察序列的处理不同
生成模型中，观察序列作为模型的一部分；
判别模型中，观察序列只作为条件，因此可以针对观察序列设计灵活的特征。
（3）训练复杂度不同
判别模型训练复杂度较高。
（4）是否支持无指导训练
生成模型支持无指导训练。