So, you will in independent of the context, it will always get a probability of 1, because you have to normalize at each state that is if from t 1, I can only go to one tag t 1 prime and everything else has a probability of 0, because if normalization this will become 1. So, we multiply this probability t 1 independent of the context and this is called as the label bias problem.
इसलिए, आप संदर्भ से स्वतंत्र होंगे, इसे हमेशा 1 की संभावना मिलेगी, क्योंकि आपको प्रत्येक स्टेट को नार्मलइस करना होगा यदि t1 से है, तो मैं केवल एक टैग t1 प्राइम में जा सकता हूं और बाकी सब की संभावना 0 है, क्योंकि यदि यह नार्मलाइजेशन होने पर 1 हो जाएगा तो, हम इस संभावना को संदर्भ के स्वतंत्र t1 से गुणा करते हैं और इसे लेबल बाइअस प्रोबलम कहा जाता है।