CRF代表了新一代的机器学习技术分词,其基本思路是对汉字进行标注即由字构词(组词),不仅考虑了文字词语出现的频率信息,同时考虑上下文语境,具备较好的学习能力,因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果;其不足之处是训练周期较长,运营时计算量较大,性能不如词典妇分词 2. CRF VS HMM,MEMM 首先,CRF,HMM...
1fromdata_processimportread_file, tag_to_ix2fromconfigimport*3fromBiLSTM_CRFimport*4importtorch5fromtorchimportnn6fromtorchimportoptim78_, content, label =read_file(filename)910deftrain_data(content, label):11train_data =[]12foriinrange(len(label)):13train_data.append((content[i], label[...
现代机器学习的主要方法,包括支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、最大熵(EM)和条件随机场(CRF),都己经被应用于由字构词的分词学习中。由于分词过程通常处于中文处理的前端,因此,很难设计出有效的特征来大幅度提高分词性能。事实上,由于分词的初等地位,可供选用的特征也非常少。迄今为止,最常用的两类特征是字...
CRF标注后:我/B们/I都/I是/I中/B国/B人/I。/I 分词结果:我们都是中国人。 使用CRF++进行中文分词 CRF++简介 CRF++是一个用c++实现的CRF开源工具包,在CRF++官方主页可以下载到源码和可运行文件(http://crfpp.sourceforge.net/)。在官方网址上也可以看到使用细节。其使用过程为: (1)准备符合输入格式训练...
## 使用CRF++0.58进行分词训练 这里就使用bakeoff2005的数据进行训练的之类的吧。另外需要看一下score是怎么定义的呃 Second International Chinese Word Segmentation Bakeoff 1、准备训练数据,将原始训练预料转变为CRF++使用的语料格式: python make_crf_train_data.py raw_seg_train_data.txt crf_seg_train_data.tx...
这是另一套基于CRF的词法分析系统,类似感知机词法分析器,提供了完善的训练与分析接口。 CRF的效果比感知机稍好一些,然而训练速度较慢,也不支持在线学习。 默认模型训练自OpenCorpus/pku98/199801.txt,随hanlp 1.6.2以上版本发布。 语料格式等与感知机词法分析器相同,请先阅读《感知机词法分析器》。 中文分词 训...
但是,在实际应用中,CRF算法也存在一些问题,如训练时间过长,模型规模较大等,因此改进CRF算法一直是中文分词研究的一个热点领域。 一、CRF算法原理 CRF是一种基于条件概率模型的判别式模型,它能够学习输入序列和输出序列之间的关系,从而对新的输入序列进行预测。CRF模型基于给定输入序列,预测输出序列的条件概率。它的...
1. CRF把分词当做字的词位分类问题,通常定义字的词位信息如下: 词首,常用B表示 词中,常用M表示 词尾,常用E表示 单子词,常用S表示 2. CRF分词的过程就是对词位标注后,将B和E之间的字,以及S单字构成分词 3. CRF分词实例: 原始例句:我爱北京天安门 ...
crf_learn -f 3 -c 4.0 ./template ./msr_training.tagging4crf.utf8 model#执行此命令可以在安装文件外面新建一个文件夹进行,template是模板文件,model是训练完成后的model文件,只需要将模板,训练数据放到新建的文件夹里面,执行此命令就在当前文件夹下训练并生成了model文件。
中文分词应用示例 在实际应用中,特征函数的数量可能会很大,一般不是由用户逐个来定义,而是通过工具提供的模板来批量定义。 CRF++工具是一个简单、可定制、开源的条件随机场工具,可用于序列数据的标注任务,广泛应用于自然语言处理任务中。CRF++用C++语言实现,在Windows平台上,使用工具包中的crf_learn.exe、crf_test.ex...