能否提供一个用Python实现条件随机场（Conditional Random Field, CRF）的Kaldi技术相关代码示例？

CRF（Conditional Random Fields）是一种统计模型，在自然语言处理中常用于序列标注任务，如词性标注、命名实体识别等。在Kaldi这样的语音识别工具包中，虽然它主要是基于HMM（隐马尔科夫模型）的，但是理解CRF并能应用于某些上下文相关的标注也是有益的。

以下是一个简单的Python代码示例，使用`pomegranate`库来实现一个基本的线性链条件随机场（Linear Chain CRF）。请注意，这并不是直接与Kaldi技术结合的代码，因为Kaldi更倾向于使用C++编写，但它可以作为理解和应用CRF的一个起点：

import pomegranate as pg

# 创建特征函数，这里假设输入是一个字典，包含每个时间步的特征向量
def feature_extractor(sentence):
    features = []  # 添加实际特征提取代码
    return features

# 定义状态转移概率矩阵
start_probability = pg.DiscreteDistribution({0: 0.8, 1: 0.2})
transition_matrix = pg.LaplacianMatrix([[0.9, 0.1], [0.1, 0.9]], n_states=2)

# 定义观测概率分布，这里假设我们有两类标签
emission_distribution = pg.LogNormalDistribution([[-1, -2], [-3, -4]], [[1, 0], [0, 1]])

# 构建CRF模型
model = pg.HiddenMarkovModel.from_matrices(start_probability,
                                           transition_matrix,
                                           emission_distribution,
                                           state_names=['S', 'E'])

# 示例数据
sentence = ['I', 'am', 'happy']

# 应用CRF模型进行标注
labels = model.viterbi(feature_extractor(sentence))