条件随机场 (CRF) 分词序列谈之一
Langiner

判别式机器学习技术来解决分词问题，其中判别式机器学习技术主要代表有条件随机场，最大熵/隐马尔科夫最大熵、感知机，支撑向量机等，有关它们的相同点与不同点以后有机会在谈，今天主要谈利用随机场解决分词问题

条件随机场(Conditional Random Fields)由John Lafferty提出并应用于自然语言处理领域，主要用于序列标注问题，如分词、实体识别、词性标注（当然词性数目相对比较小的情况下）、浅层句法分析等问题。

判别式机器学习技术解决分词问题基于由字构词理念，将分词问题转化为分类问题，通过定义每个字的词位信息（每个字在词中的位置）来确定字类别的序列预测，而词位信息可以定义为下面其中任何一种
两类（词首和词中）、三类（词首、词中和词尾）、四类（词首、词中、词尾，单字词）等等，一般而言，类别越多，字的区别能力越强，分类越精确，但是分类空间越大，模型也越大，解码空间越大，导致解码速度也越慢，实际系统中，三类别（词首、词尾和词中）是一个很好的平衡。

互联网上开源的随机场项目很多，最典型和使用最多的是CRF++，里面有完整的源代码和应用实例，通过该软件，我们可以方便学习和使用。CRF++开源代码最大问题是只有Linux版，考虑到Linux环境下，跟踪调试不方便，如果在Windows下通过建立Visual C++或者Visual Studio工程，通过跟踪调试，更加有效地学习该算法，本人将自己的学习实践中，将Linux版本移植到Windows平台上，并将其开源在SourceForge平台上（CRF中文分词开源版）。

利用哪些特征业绩如何利用这些特征是机器学习算法性能关键，中文分词主要使用字的上下文知识，上下文范围可以是3字、5字和7字，同时考虑到由字构词处理长词比较弱，可以考虑引入仿词模式、成语/习语等特征，有研究表示，加入核心词典会提高词典词的分类效果，这需要权衡，如果训练语料覆盖核心词典比较全面，核心词典的构词知识往往在语料中已经包含，但是如果训练语料对于核心词覆盖不够，可以考虑加入核心词的构词知识，但是这对核心词典有比较高的要求，我们认为北大计算语言研究所发布的GKB词典可以作为核心词典使用，如果没有比较好的核心词典，这个核心词的构词知识还是不要加入为好。