模型方面选用开源的条件随机场工具包“CRF++:YetAnotherCRFtoolkit”进行分词。

一般来说用CRF实现的分词工具的处理速度是比较慢的（训练CRF模型是非常耗时的），但是精度高，涉及CRF的分词工具有CRF++，Stanford分词工具。Bakeoff是一个

最近工作中接触到了CRF算法以及CRF++，于是乎，去了解了关于这些的一系列的东西，打算总结总结CRF算法里的模板问题。

一般在训练NLP模型，比如分词，词性，组块标注等等时，采用BIO表示法，说明如下：B—代表当前词是一个组块的开始I—代表当前词在一个组块中O—代表当前词不在任意组块中。如果要求更精确，可以增加两个符号：E—代表组块结束S—代表当前词是一个组块，该组块只有一个词以句法组块标注训练为例，我们先将宾州树的标注使用perl小程序作如下转化，#宾州树库格式组块标注((IP-HLN(NP-SBJ(NP-PN(

使用CRF++的windows版本doc文件：就是官方主页的内容。example文件夹：有四个任务的训练数据、测试数据和模板文件。sdk文件夹：CRF++的头文件和静态链接库。

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

在基于条件随机场的命名实体识别时，用到CRF++，而且提供了python接口，虽然说可以用命令行执行，但接口配置我觉得还是很有必要的。

最近在整理这两年做的NLP相关的东西，顺便整理一下可以处理中文的NodeJS模块，随时更新1.CRF条件随机场--node-crf著名开源项目CRF++的NodeJS封装，https://github.com

###一、CRF++工具包的下载与安装CRF的工具有两种，一种是支持Linux环境的，一种是支持Windows环境的，大家可以自行根据自己的系统进行下载。

CRF++是著名的条件随机场开源工具，也是目前综合性能最佳的CRF工具。本文简要介绍其使用方法。

资实验相关资料下载CRF++使用见《CRF++的简单使用》一、实验环境a)软件：windowsXPprosp3，visualstudio2008&Dotnet2.0，CRF++，perlb)硬件：CPU

当使用CRF++工具来进行命名实体识别时，需要自定义模板（或者使用默认的模板）。任务和数据任务是进行命名实体识别(namedentityrecognition)，例如：

尝试了两种模型：一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型；另一种是最近两年学术界比较流行的BiLSTM-CRF模型。小白一枚，简单介绍一下模型和实验结

上一章，采用CRF++我们可以将一些时间内容替换为T，地点信息替换为PL，人物信息替换为P，金钱替换为M。比如，我们说：下午六点以后的英语可还有吗？上一个月的课是不是收六千快？你们的英语课程好有趣啊！

摘要本文主要讲述了关于人民日报标注语料的预处理，利用CRF++工具包对模型进行训练以及测试目录明确我们的标注任务语料和工具数据预处理1.数据说明2.数据预处理模型训练及测试1.流程2.标注集3.特征模板

1请列出几种文本特征提取算法答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF2简述几种自然语言处理开源工具包答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、StandordCoreNLP

论文《ExaminationofEffectiveFeaturesforCRF-BasedBibliographyExtractionfromReferenceStrings》中提到使用CRF++0.58。所以自己也想试着用一下。这里找到了一个博主的博客，讲解的还挺仔细的。原文链接https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/78414292其中

相关资源汇总相关数据源：https://github.com/buppt/ChineseNERCRF++代码：https://taku910.github.io/crfpp/CRF++源代码解析：http

https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/83106711----命名实体识别—CRF++地名识别（这篇文章很详细）http://www.hankcs.com

https://blog.csdn.net/lilong117194/article/details/83106711----命名实体识别—CRF++地名识别（这篇文章很详细）http://www.hankcs.com

CRF++是CRF算法的一个实现。它最重要的功能我认为是采用了特征模板。这样就可以自动生成一系列的特征函数，而不用我们自己生成特征函数，我们要做的就是寻找特征，比如词性等。

步骤如下：1.下载CRF++-0.58.tar.gz，解压2.我们只需要如下三个文件之后将这三个文件与所需文件压缩包内东西解压放在同一目录下下载链接：3.创建模板文件tmpl.txt如下：#UnigramU00:%x[-2,0]U01:%x[-1,0]U02:%x[0,0]U03:%x[1,0]U04:%x[2,0]#BigramB4.进入Windowsshell界面cd切换到刚才解压好的目录然后

本文不对CRF模型进行展开讲解，而是结合我之前参加的CCFBDCI的其中一个赛题，直接用CRF++工具进行实战。下面直接进入正题。1.赛题解读

CRF与NER简介  CRF，英文全称为conditionalrandomfield,中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。  较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场，称为线性链条件随机场（linearchainconditionalrandomfield）.线性链条件随机场可以用

CRF与NER简介  CRF，英文全称为conditionalrandomfield,中文名为条件随机场，是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫（Markov）随机场。  较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场，称为线性链条件随机场（linearchainconditionalrandomfield）.线性链条件随机场可以用

##BasedonCRF++-0.58,youneedtoinstallitfirstly##Todownloadfrom##https://drive.google.com/drive/folders/0B4y35FiV1wh7fngteFhHQUN2Y1B5eUJBNHZUemJYQV9VWlBUb3JlX0xBdWVZTWtSbVBneU0##Thenusethecommand%./conf

阅读更多[align=center;"align="center]CRF简介[gerative-discriminative.png]这类耗时的任务，还是交给了用C++实现的CRF+

[gerative-discriminative.png]CRF训练这类耗时的任务，还是交给了用C++实现的CRF++。关于CRF++输出的CRF模型，请参考《CRF++模型格式说明》。

目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。

目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。

安装：ruby-e"$(curl-fsSLhttps://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"/dev/nullbrewinstallcrf++python中使用需要：gitclonehttps://github.com/taku910/crfpp.gitcdcrfpp/pythonsudopython3setup.

目录一、CRF简介CRFVS词典统计分词CRFVSHMM，MEMMCRF分词原理二、CRF++工具包CRF++的安装（linux）CRF++的使用一、CRF简介ConditionalRandomField

由于最近想实现CRF，学完了理论后就开始怎么想怎么实现，想参照CRF++的开源实现，但首先要解决的怎么理解特征模板，所以写了此文，主要参考了2篇文章，在此感谢。

crf++模板定义里的%x[row,col]，即是特征函数的参数。举个例子。

crf_learn.exe：CRF++的训练程序crf_test.exe：CRF++的预测程序libcrfpp.dll：训练程序和预测程序需要使用的静态链接库。

下载CRF++并编译.

1请列出几种文本特征提取算法答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF2简述几种自然语言处理开源工具包答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、StandordCoreNLP

尝试了两种模型：一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型；另一种是最近两年学术界比较流行的BiLSTM-CRF模型。小白一枚，简单介绍一下模型和实验结

例子解析下面是一个crfpp训练出来的txt模型样例：version:100cost-factor:1maxid:2978536xsize:1BEMOU00:%x[-3,0]U01:%x[-2,0]U02:%x[-1,0]U03:%x[0,0]U04:%x[1,0]U05:%x[2,0]U06:%x[3,0]U07:%x[-3,0]/%x[-2,0]/%x[-1,0]/%x[0,0]U08:%x[

先说一说CRF++的训练和预测吧，在《条件随机场(3)——学习和预测》中提到CRF++训练接口为crf_learn，预测接口为crf_test，直接调用就可

尝试了两种模型：一种是手工定义特征模板后再用CRF++开源包训练CRF模型；另一种是最近两年学术界比较流行的BiLSTM-CRF模型。小白一枚，简单介绍一下模型和实验结

【错误1】c++-O3-c-fpicCRFPP_wrap.cxx-I/usr/local/jdk/include-I/usr/local/jdk/include/linuxCRFPP_wrap.cxx:159:17:fatalerror:jni.h:没有那个文件或目录#include^compilationterminated.make:***[all]错误1解决方法：修改makefile中的jd

使用Windows版CRF++的python接口时，importCRFPP出错，提示没有这个模块。原因：模块缺失，这个模块需要我们自己编译出来。

在《条件随机场(ConditionalRandomField)简介》中我们了解了条件随机场的基本原理，但是通篇都是数学公式，对于奋战在一线的兄弟估计有点看不爽，并且里面对featurefunction仅仅只是一笔带过，这通常在实际应用中恰恰相反，一般工作应用在featureengineering上会大费周章，而在算法模型上只是简单套用。为了更好地掌握和运用CRF，本篇将带领大家解读CRF一个非常流

这sequencelabeling属于NLP的经典问题了，开始尝试用HMM，哦不，用CRF做baseline，bytheway,用的CRF++。关于CRF的理论就不再啰嗦了，街货。

源码安装好crf++后，可能会遇到以下问题.（1）如果python要使用CRFPP包，必须安装python的依赖包，在下载源码解压后的CRF++-0.58/python路径下运行以下命令pythonsetup.pybuild

自己比较常用的工具就是CRF++。下载地址为：https://code.google.com/p/crfpp/（此下载地址已不可用）。

安装CRF和安装maxent差不多，都是./configure，make，sudosu，makeinstall。CRF提供了各种语言的工具包，有java、python、perl等。我用的是python语言工具包，所以还要安装python工具包：进入CRF++-0.58/python，pythonsetup.pybuild，(sudo)pythonsetup.pyinstall。安装完成后，可以打开

CRF简介Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术（模型）CRF由JohnLafferty最早用于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：分词（标注字的词位信息，由字构词）词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）本文主要描述如何使用CRF技

L-BFGS算法转自：http://blog.csdn.net/henryczj/article/details/41542049?utm_source=tuicool&utm_medium=referral关于优化算法的求解，书上已经介绍了很多的方法，比如有梯度下降法，坐标下降法，牛顿法和拟牛顿法。梯度下降法是基于目标函数梯度的，算法的收敛速度是线性的，并且当问题是病态时或者问题规模较大时，收敛