Les champs aléatoires conditionnels (conditional random fields) sont une technique répandue pour effectuer l'étiquetage de séquences. Similairement aux modèles de Markov cachés, il est possible d'extensionner ceux-ci par l'addition d'une couche de variables cachées ou latentes, donnant le latent-dynamic CRF. Durant cette présentation, les CRFs et LDCRFs seront couverts, détaillant leurs modèles respectifs. Nous verrons par la suite comment il est possible de rendre ce modèle davantage versatile en pré-traitant les données d'entrée à l'aide d'un réseau de neurones à une couche.