條件隨機場-應用
今天介紹CRFs在中文分詞中的應用
工具：CRF++,可以去 https://taku910.github.io/crfpp/ 下載，訓練數據和測試數據可以考慮使用bakeoff2005,這是鏈接 http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/
首先需要了解一些概念
字標記法——統計分詞模型常用的方法，可以將分詞問題轉化為分類問題。這裏我們介紹一下4-tag字標記法，4-tag指的是文檔中的每個字都對應一個標記，一共有4類標記，分別是：B、M、E、S，分別代表一個字處於詞的開始位置、中間位置、 結束位置，以及一個單子構成一個詞。以“我是中國人”為例來說明，標記完的結果是
我 S
是 S
中 B
國 M
人 E
這樣給文檔中的每個字都賦予一個標記，那麽我們可以將分詞任務視為一個分類問題--將文檔中的每個字分別賦予一個類標記。
然而，如果將分詞僅僅視為一個分類任務來考慮，那麽得到的結果很可能不太理想，因為分詞需要考慮上下文，如果僅考慮字本身的特征，還是無法得到想要的效果，而CRFs模型天然考慮了上下文特征，通常在需要考慮上下文特征的序列標註問題中能取得不錯的效果。
在CRFs模型中，我們將一句話視為一個最大團（最大團的概念可以回顧下CRF第一篇），這樣我們只需要求得所有候選詞序列的聯合概率分布的最大值（每個詞對應一個隨機變量），那麽就可以得到一個分詞的標註序列。
n-gram模型——用於限定我們考慮特征的範圍，以uni-gram和bi-gram為例來說明，uni-gram窗口大小為1（cut-off=1）只考慮單字的特征，bi-gram窗口大小為2（cut-off=2）考慮兩個連續字的特征，比如“我是中國人”，bi-gram在取每個字的特征的時候，只分別考慮“我是”、“是中”、“中國”、“國人”、“人”範圍內的特征。筆者推測這樣劃分的原理應該是句子馬爾科夫鏈的性質——一個字只和它周圍的若幹字有關聯，越遠，關聯越弱。
下面介紹CRF++工具包
CRF++工具包輸入數據的格式是這樣的：
１ D B
２ D M
月 W E
３ D B
１ D M
日 W E
， S S
中 W B
共 W M
中 W M
央 W E
第一列是文檔中的字，第二列是字的特征（比如我們規定數字用D表示，普通字用W表示，標點符號用S表示等），第三列是4-tag字標記。
CRF++引入了特征模板的概念，用於擴展特征集（顯然上面的輸入數據格式能提供的特征太少了），模板這樣定義的（以上面的輸入數據為例，假設當前字符為“共”）
| template | expanded feature |
| %x[0,0] | 共 |
| %x[0,1] | W |
| %x[-1,0] | 中 |
| %x[-2,1] | S |
| %x[0,0]/%x[0,1] | 共/W |
| ABC%x[0,1]123 | ABCW123 |
%x[row,column]row是相對當前字符的行下標，column是列下標。
特征模板長這樣：
# Unigram U00:%x[-2,0] U01:%x[-1,0] U02:%x[0,0] U03:%x[1,0] U04:%x[2,0] U05:%x[-1,0]/%x[0,0] U06:%x[0,0]/%x[1,0] U10:%x[-2,1] U11:%x[-1,1] U12:%x[0,1] U13:%x[1,1] U14:%x[2,1] U15:%x[-2,1]/%x[-1,1] U16:%x[-1,1]/%x[0,1] U17:%x[0,1]/%x[1,1] U18:%x[1,1]/%x[2,1] U20:%x[-2,1]/%x[-1,1]/%x[0,1] U21:%x[-1,1]/%x[0,1]/%x[1,1] U22:%x[0,1]/%x[1,1]/%x[2,1] # Bigram B
其中U01這些是特征ID，空行沒任何意義，#Unigram #Bigram這些是解釋說明，指的是下面用的是哪類模型。
訓練的話，可以在命令行進入項目根目錄之後（或者添加環境變量方便在任意位置識別訓練程序）輸入
crf_learn template_file train_file model_file
crf_learn是訓練程序，template_file指的是模板路徑，train_file指的是訓練數據路徑，model_file指的是生成的模型文件路徑（目錄+文件）
有4個可選參數，分別是
-a CRF-L2 or CRF-L1:
選擇L1正則化還是L2正則化（正則化的目的是防止過擬合，一般而言，L2正則化更優，因為L1正則化偏向於減少項的個數，而L2正則化偏向於降低每一項前面的系數，使之趨向於0，而不是減少為0）
-c float
這個參數設置CRF的hyper-parameter。c的數值越大，CRF擬合訓練數據的程度越高。這個參數可以調整過擬合和欠擬合之間的平衡度。這個參數可以通過交叉驗證等方法尋找較優的參數。
-f NUM
這個參數設置特征的cut-off threshold。CRF++使用訓練數據中至少NUM次出現的特征。默認值為1。當使用CRF++到大規模數據時，只針對特定數據的特征可能會有幾百萬，這個選項就會在這樣的情況下起到作用。
-p NUM
如果電腦有多個CPU，那麽那麽可以通過多線程提升訓練速度。NUM是線程數量。
所以我們在命令行訓練數據也可以這樣寫：
crf_learn -f 3 -c 1.5 template_file train_file model_file
下面是測試數據的命令行：
crf_test -m model_file test_files
model_file指的是模型文件的路徑，test_files指的是測試數據文件的路徑，這裏就不需要指定模板文件的路徑了，因為其路徑已經寫入模型文件中
測試數據的文件格式與訓練數據文件格式相同，運行測試命令會增加第四列，表示預測的各個字符的標記，然後可以用程序將其轉化為我們想要的分詞形式即可。
由於訓練時間太長，筆者決定下期發布相關代碼，敬請期待！
條件隨機場-應用