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CRF简介

CRF是序列标注场景中常用的模型,比HMM能利用更多的特征,比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。

[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》。 

CRF解码

解码采用维特比算法实现。并且稍有改进,用中文伪码与白话描述如下:

首先任何字的标签不仅取决于它自己的参数,还取决于前一个字的标签。但是第一个字前面并没有字,何来标签?所以第一个字的处理稍有不同,假设第0个字的标签为X,遍历X计算第一个字的标签,取分数最大的那一个。

如何计算一个字的某个标签的分数呢?某个字根据CRF模型提供的模板生成了一系列特征函数,这些函数的输出值乘以该函数的权值最后求和得出了一个分数。该分数只是“点函数”的得分,还需加上“边函数”的得分。边函数在本分词模型中简化为f(s,s),其中s’为前一个字的标签,s为当前字的标签。于是该边函数就可以用一个4*4的矩阵描述,相当于HMM中的转移概率。

实现了评分函数后,从第二字开始即可运用维特比后向解码,为所有字打上BEMS标签。 

实例

还是取经典的“商品和服务”为例,首先HanLPCRFSegment分词器将其拆分为一张表:

 

 

图1.png

null表示分词器还没有对该字标注。

代码

上面说了这么多,其实我的实现非常简练:

图2.JPG 

 

图3.JPG 

图4.JPG

标注结果

标注后将table打印出来:

图5.JPG 


最终处理

 

BEMS该合并的合并,得到:

[商品/null, /null, 服务/null]

然后将词语送到词典中查询一下,没查到的暂时当作nx,并记下位置(因为这是个新词,为了表示它的特殊性,最后词性设为null),再次使用维特比标注词性:

[商品/n, /cc, 服务/vn]

新词识别

 

CRF对新词有很好的识别能力,比如:

CRFSegment segment = new CRFSegment();

segment.enablePartOfSpeechTagging(true);

System.out.println(segment.seg("你看过穆赫兰道吗"));

输出

 

CRF标注结果

  S   

  S   

  S   

  B   

  M   

  M   

  E   

  S   

[/rr, /v, /uguo, 穆赫兰道/null, /y]

 

null表示新词。