Die in den Algorithmus eingespeisten Daten (hier: Wörter bzw. Token) werden als Sequenzen von Zuständen modelliert und auf Grundlage dieser beobachteten Zustände werden Label für die einzelnen Elemente vergeben. Im Gegensatz zu HMM berücksichtigen CRF jedoch mögliche Beziehungen der Elemente untereinander – im vorliegenden Fall also der Metadatenfelder bzw. der berücksichtigten Features. Da die Einträge der Bibliographie einem definierten Schema folgen (z. B. steht immer zuerst die Autorenangabe, dann folgt der Titel), ist dieser Algorithmus zur Modellierung der vorliegenden Daten besonders geeignet.