CRF++使用

前段时间写了中文分词的一些记录里面提到了CRF的分词方法，近段时间又研究了一下，特把方法写下来，以备忘，另外，李沫南同学优化过CRF++，见：http://www.coreseek.cn/opensource/CRF/。我觉得CRF++还有更大的优化空间，以后有时间再搞。

 

1 下载和安装

CRF的概念，请google，我就不浪费资源啦。官方地址如下：http://crfpp.sourceforge.net/

我用的是Ubutnu，所以，下载的是源码：http://sourceforge.net/projects/crfpp/files/ 下载CRF++-0.54.tar.gz

没有gcc/g++/make请安装
% ./configure 
% make[如果path.h报错 加上#inlcude头文件]
% sudo make install

2 测试和体验 
在源码包中有example，可以执行./exec.sh体验一下
exec.sh   #训练和测试脚本
template #模板文件
test.data #测试文件
train.data #训练文件
可以打开看看

3 语料整理和模板编写 

我采用的是6Tag和6Template的方式
S，单个词；B，词首；E，词尾；M1/M2/M，词中

1个字的词：
和 S
2个字的词(注意是实际上是一个字一行，我为了排版，改为横排的了)：
中 B 国 E
3个字的词：
进 B 一 M 步 E
5个字的词：
发 B 展 M1 中 M2 国 M 家 E
跟多字的词
中 B 华 M1 人 M2 民 M 共 M 和 M国 E
标点符号作为单词（S表示）

从bamboo 项目中下载：people-daily.txt.gz
pepoledata.py文件

 #!/usr/bin/python

 # -*- coding: utf-8 -*-



 import sys



 #home_dir = "D:/source/NLP/people_daily//"

 home_dir = "/home/lhb/workspace/CRF_data/"
 def splitWord(words):
     uni = words.decode('utf-8')
     li = list()
     for u in uni:
     li.append(u.encode('utf-8'))
     return li


 #4 tag

 #S/B/E/M
 def get4Tag(li):
     length = len(li)
     #print length
     if length   == 1:
     return ['S']
     elif length == 2:
     return ['B','E']
     elif length > 2:
     li = list()
     li.append('B')
     for i in range(0,length-2):
         li.append('M')
     li.append('E')
     return li
 #6 tag
 #S/B/E/M/M1/M2
 def get6Tag(li):
     length = len(li)
     #print length
     if length   == 1:
     return ['S']
     elif length == 2:
     return ['B','E']
     elif length == 3:
     return ['B','M','E']
     elif length == 4:
     return ['B','M1','M','E']
     elif length == 5:
     return ['B','M1','M2','M','E']
     elif length > 5:
     li = list()
     li.append('B')
     li.append('M1')
     li.append('M2')
     for i in range(0,length-4):
         li.append('M')
     li.append('E')
     return li

 def saveDataFile(trainobj,testobj,isTest,word,handle,tag):
     if isTest:
     saveTrainFile(testobj,word,handle,tag)
     else:
     saveTrainFile(trainobj,word,handle,tag)

 def saveTrainFile(fiobj,word,handle,tag):
     if len(word) > 0:
     wordli = splitWord(word)
     if tag == '4':
         tagli = get4Tag(wordli)
     if tag == '6':
         tagli = get6Tag(wordli)
     for i in range(0,len(wordli)):
         w = wordli[i]
         h = handle
         t = tagli[i]
         fiobj.write(w + '/t' + h + '/t' + t + '/n')
     else:
     #print 'New line'
     fiobj.write('/n')

 #B,M,M1,M2,M3,E,S
 def convertTag(tag):
     fiobj    = open( home_dir + 'people-daily.txt','r')
     trainobj = open( home_dir + tag + '.train.data','w' )
     testobj  = open( home_dir + tag + '.test.data','w')

     arr = fiobj.readlines()
     i = 0
     for a in arr:
     i += 1
     a = a.strip('/r/n/t ')
     words = a.split(' ')
     test = False
     if i % 10 == 0:
         test = True
     for word in words:
         word = word.strip('/t ')
         if len(word) > 0:
         i1 = word.find('[')
         if i1 >= 0:
             word = word[i1+1:]
         i2 = word.find(']')
         if i2 > 0:
             word = word[:i2]
         word_hand = word.split('/')
         w,h = word_hand
         #print w,h
         if h == 'nr':    #ren min
             #print 'NR',w
             if w.find('·') >= 0:
             tmpArr = w.split('·')
             for tmp in tmpArr:
                 saveDataFile(trainobj,testobj,test,tmp,h,tag)
             continue
         if h != 'm':
             saveDataFile(trainobj,testobj,test,w,h,tag)

         if h == 'w':
             saveDataFile(trainobj,testobj,test,"","",tag) #split

     trainobj.flush()
     testobj.flush()

 if __name__ == '__main__':
     if len(sys.argv) < 2:
     print 'tag[6,4] convert raw data to train.data and tag.test.data'
     else:
     tag = sys.argv[1]
     convertTag(tag)

下载下来并解压，然后用脚本整理数据，注意home_dir改为语料的目录：
python ./peopledata.py 6

90%数据作为训练数据，10%的数据作为测试数据，生成的文件如：
6.test.data
6.train.data

模板文件的写法如下
template：

 # Unigram
 U00:%x[-1,0]
 U01:%x[0,0]
 U02:%x[1,0]
 U03:%x[-1,0]/%x[0,0]
 U04:%x[0,0]/%x[1,0]
 U05:%x[-1,0]/%x[1,0]

 # Bigram
 B

%x[row,column]代表的是行和列，[-1,0]表示前1个字的第1列，［0，0］当前字的第1列，［1，0］后1个字的第1列

4 执行和结果查看 
6exec.sh文件

 #!/bin/sh
 ./crf_learn -f 3 -c 4.0 template 6.train.data 6.model > 6.train.rst
 ./crf_test -m 6.model 6.test.data > 6.test.rst
 ./crfeval.py 6.test.rst

 #./crf_learn -a MIRA -f 3 template train.data model
 #./crf_test -m model test.data
 #rm -f model

WordCount from test result: 109805
WordCount from golden data: 109948
WordCount of correct segs : 106145
P = 0.966668, R = 0.965411, F-score = 0.966039 

5 调整Tag和模板
4 Tag S/B/M/E 比 6Tag 去掉了M1和M2
python ./peopledata.py 4
4exec.sh文件为

 #!/bin/sh
 ./crf_learn -f 3 -c 4.0 template 4.train.data 4.model > 4.train.rst
 ./crf_test -m 4.model 4.test.data > 4.test.rst
 ./crfeval.py 4.test.rst

4Tag的效果为
lhb@localhost:~/workspace/CRF_data$ ./crfeval.py 4.test.rst 
ordCount from test result: 109844
WordCount from golden data: 109948
WordCount of correct segs : 105985
P = 0.964868, R = 0.963956, F-score = 0.964412

6Tag的效果比4Tag有细微的差距，当然是6Tag好。

6Tag 训练时间为
10062.00s
4tag的训练时间为
4208.71s

6Tag的标注方法差异

1)把M放在E之前：
发 B 展 M1 中 M2 国 M 家 E
2)把M放在B后
发 B 展 M 中 M1 国 M2 家 E
3)把M放在M1和M2之间：
发 B 展 M1 中 M 国 M2 家 E
第1种方式效果最好，有细微的差距。
template的编写

我尝试过12行模板的编写，把词性作为一个计算因素，但是速度实在是很慢，没跑完，我就关机了。效果应该比6 template要好，可以尝试以下。

 # Unigram
 U00:%x[-1,1]
 U01:%x[0,1]
 U02:%x[1,1]
 U03:%x[-1,1]/%x[0,1]
 U04:%x[0,1]/%x[1,1]
 U05:%x[-1,1]/%x[1,1]
 U06:%x[-1,0]
 U07:%x[0,0]
 U08:%x[1,0]
 U09:%x[-1,0]/%x[0,0]
 U010:%x[0,0]/%x[1,0]
 U011:%x[-1,0]/%x[1,0]

 # Bigram
 B

 

有某位同学问我要crfeval.py文件，特放出如下：

 

 #!/usr/bin/python
 # -*- coding: utf-8 -*-

 import sys

 if __name__=="__main__":
     try:
         file = open(sys.argv[1], "r")
     except:
         print "result file is not specified, or open failed!"
         sys.exit()

     wc_of_test = 0
     wc_of_gold = 0
     wc_of_correct = 0
     flag = True

     for l in file:
         if l=='/n': continue

         _, _, g, r = l.strip().split()

         if r != g:
             flag = False

         if r in ('E', 'S'):
             wc_of_test += 1
             if flag:
                 wc_of_correct +=1
             flag = True

         if g in ('E', 'S'):
             wc_of_gold += 1

     print "WordCount from test result:", wc_of_test
     print "WordCount from golden data:", wc_of_gold
     print "WordCount of correct segs :", wc_of_correct

     #查全率
     P = wc_of_correct/float(wc_of_test)
     #查准率，召回率
     R = wc_of_correct/float(wc_of_gold)

     print "P = %f, R = %f, F-score = %f" % (P, R, (2*P*R)/(P+R))