Das Maximum-Entropie-Markov-Modell (MEMM) ist ein statistisches Modell, das häufig in der maschinellen Lerntheorie und insbesondere in der Verarbeitung von Sequenzen eingesetzt wird. Es handelt sich um ein diskriminatives Modell, das darauf abzielt, die wahrscheinlichste Folge von Zuständen (Labels) für eine gegebene Folge von Beobachtungen vorherzusagen. MEMM wird beispielsweise in der Sprachverarbeitung für Aufgaben wie die Stichworterkennung (Named Entity Recognition) oder die Zuordnung von Wortarten (Part-of-Speech-Tagging) eingesetzt.
Ein zentraler Aspekt des MEMM ist die Kombination des Markov-Modells mit dem Maximum-Entropie-Prinzip. Im Markov-Modell werden die Übergangsprobabilitäten zwischen Zuständen berücksichtigt, was bedeutet, dass der Zustand zu einem bestimmten Zeitpunkt nur vom unmittelbar vorhergehenden Zustand abhängt. Das Maximum-Entropie-Prinzip sorgt dafür, dass die Wahrscheinlichkeitsverteilung so flexibel wie möglich gehalten wird, während gleichzeitig die durch die Daten gegebenen Constraints berücksichtigt werden. Dies führt zu einem Modell, das sowohl robust als auch anpassungsfähig ist.
Ein weiteres Merkmal des MEMM ist seine Fähigkeit, große Mengen an Merkmalen (Features) zu verarbeiten, was es besonders nützlich für komplexe Aufgaben macht. Allerdings kann das MEMM unter bestimmten Bedingungen anfällig für das sogenannte „Label-Bias“-Problem sein, bei dem das Modell bestimmte Übergänge bevorzugt, unabhängig von den tatsächlichen Beobachtungen. Trotz dieser Einschränkung ist das MEMM aufgrund seiner Flexibilität und seines breiten Anwendungsspektrums ein wichtiges Werkzeug in der Welt des maschinellen Lernens.