定制你自己的CRF模型
如何训练自己的CRF模型
Ansj从5.0版本之后支持训练自己的crf模型,在此之前虽然已经很早支持了CRF模型,但是在用户的自训练上要求苛刻,而且本身实现的CRF从性能到准确率都不如CRF++或者第三方的,好吧.目前我做的是完败,所以另辟蹊径,打不过就嫖呗.只要支持他们训练的模型就可以.下面是一个step by step 教程,希望能对大家有所帮助.
Step by Step
准备训练语料
训练crf模型之前你需要准备好训练语料,别跟我要语料,语料比程序都难搞,一般针对你的业务场景如果能自己标注一些那是相当好的,可是大多数同学抱着玩票的思想,so为了让整个过程可以run起来,在这里我提供了一份语料供大家测试使用.链接: https://pan.baidu.com/s/1jIy3YSY .以下是语料内容的一个例子:
在 1998年 来临 之际 ,
我 十分 高兴 地 通过 中央 人民 广播 电台 、 中国 国际 广播 电台 和 中央 电视台 ,
向 全国 各 族 人民 ,
向 香港 特别 行政区 同胞 、 澳门 和 台湾 同胞 、 海外 侨胞 ,
向 世界 各 国 的 朋友 们 ,
致以 诚挚 的 问候 和 良好 的 祝愿 !
下载训练程序
下载地址:https://taku910.github.io/crfpp/#download 在这里感谢作者所做的工作.
加载CRF+生成的crf文本模型,测试使用的CRF++版本为:CRF++-0.58
加工语料
下载 http://maven.nlpcn.org/org/ansj/ansj_seg/5.0.0/ansj_seg-5.0.0-all-in-one.jar 当然有最新的建议下载最新的,鬼知道旧的版本有什么bug呢.同时将jar包放入到project中.目录结构如下.
#进入crf目录
cd /[your_path]]/CRF++-0.58
# 对下载的crf++进行编译
make
# 创建进入目录
mkdir test
cd test
# 下载需要的jar包
wget http://maven.nlpcn.org/org/ansj/ansj_seg/5.0.0/ansj_seg-5.0.0-all-in-one.jar
# 下载训练文本到当前目录(test目录),目录结构如下.以本人个人电脑为例
sunjiandeMacBook-Pro:test Ansj$ pwd
/Users/sunjian/Documents/src/CRF++-0.58/test
sunjiandeMacBook-Pro:test Ansj$ ls
ansj_seg-5.0.0-all-in-one.jar swresult.txt # 对语料进行加工,swresult.txt 是准备训练语料时候下载的文本.是海量提供的.在这里感谢他们所做的贡献.
java -cp ansj_seg-5.0.0-all-in-one.jar org.ansj.app.crf.MakeTrainFile swresult.txt train.txt
得到训练文件如下:

这是crf训练需要的格式.在这里最好训练文件用此方式生成,因为程序对数字和英文字母训练方式进行了优化.
训练模型
- 在训练模型之前需要准备特征模板,好吧,这个是CRF++的东西了,在这里不做深入研究,我把我的模板内容列出,如下,保存在test目录下,命名为pattern.txt
# Unigram
U01:%x[-1,0]
U02:%x[0,0]
U03:%x[1,0]
U04:%x[-1,0]/%x[0,0]
U05:%x[0,0]/%x[1,0]
U06:%x[-1,0]/%x[1,0] # Bigram
B2.至此准备工作完成.目录结构图如下:

开始训练
执行进入到
cd /[your_path]]/CRF++-0.58./crf_learn test/pattern.txt test/train.txt test/model -t** 注意:-t 参数是必须的,目前crf++只支持可读文本方式的模型加载* *
时光荏苒,岁月如梭,玩CRF++就是玩命呢,所以建议大家还是用wapiti吧,速度快多了,准确率就差那么一点点,泛化性也好.废话不多说了,经过了很久很久模型训练完毕了.

在训练目录test下你可以看到如下文件

其中,model.txt是训练的模型.之后ansj就可以加载他去浪 你的分词了.

结构如下:

Test.java的源码如下:
import java.io.IOException; import org.ansj.splitWord.analysis.NlpAnalysis;
import org.ansj.util.MyStaticValue; public class Test {
public static void main(String[] args) throws IOException {
//设定模型路径
MyStaticValue.CRF.put(MyStaticValue.CRF_DEFAULT, "/Users/sunjian/Documents/src/CRF++-0.58/test/model.txt") ;
//进行分词
System.out.println(NlpAnalysis.parse("欢迎使用Ansj的CRF功能!"));
}
}
aha 运行它你会得到
Jun 06, 2016 11:12:53 AM DICLOG warn
WARNING: not find library.properties in classpath use it by default !
Jun 06, 2016 11:12:53 AM DICLOG warn
WARNING: init userLibrary warning :/Users/sunjian/Documents/workspace/crf_demo_ansj/library/default.dic because : file not found or failed to read !
Jun 06, 2016 11:12:53 AM DICLOG warn
WARNING: init ambiguity warning :/Users/sunjian/Documents/workspace/crf_demo_ansj/library/ambiguity.dic because : file not found or failed to read !
Jun 06, 2016 11:12:53 AM DICLOG info
INFO: begin init crf model!
Jun 06, 2016 11:12:53 AM org.ansj.app.crf.model.CRFppTxtModel loadModel
INFO: load template ok template : [-1] [0] [1] [-1, 0] [0, 1] [-1, 1]
Jun 06, 2016 11:12:57 AM org.ansj.app.crf.model.CRFppTxtModel loadModel
INFO: load feature ok feature size : 1174017
Jun 06, 2016 11:13:02 AM org.ansj.app.crf.model.CRFppTxtModel loadModel
INFO: load crfpp model ok ! use time :8504
Jun 06, 2016 11:13:02 AM DICLOG info
INFO: load crf use time:8555 path is : /Users/sunjian/Documents/src/CRF++-0.58/test/model.txt
Jun 06, 2016 11:13:02 AM DICLOG info
INFO: init core library ok use time :324
Jun 06, 2016 11:13:03 AM DICLOG info
INFO: init ngram ok use time :292
欢迎/v,使用/v,ansj/en,的/uj,crf/en,功能/n,./m,在/p,这里/r,!
到这里实现了最简单的crf模型加载的分词方式.crf路径的设置可以参考配置文件说明来修正.
from:https://github.com/NLPchina/ansj_seg/wiki/%E5%AE%9A%E5%88%B6%E4%BD%A0%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84CRF%E6%A8%A1%E5%9E%8B
定制你自己的CRF模型的更多相关文章
- CRF模型
CRF的全称是Conditional Random Fields,由CMU教授John Lafferty 提出,原文标题:Conditional R andom Fields: Probabilist ...
- HMM、MEMM、CRF模型比较和标注偏置问题(Label Bias Problem)
本文转自:http://www.cnblogs.com/syx-1987/p/4077325.html 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0.01 ...
- HMM,MEMM,CRF模型的比较
本文参考自:http://blog.csdn.net/happyzhouxiaopei/article/details/7960876 这三个模型都可以用来做序列标注模型.但是其各自有自身的特点,HM ...
- HMM,MEMM,CRF模型
HMM,MEMM,CRF模型之间关系密切,需看: 参考文献: http://www.cnblogs.com/kevinGaoblog/p/3874709.html http://baike.baidu ...
- 标注偏置问题(Label Bias Problem)和HMM、MEMM、CRF模型比较<转>
转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301 路径1-1-1-1的概率:0.4*0.45*0.5=0.09 路径2-2-2-2的概率:0. ...
- 零基础入门--中文命名实体识别(BiLSTM+CRF模型,含代码)
自己也是一个初学者,主要是总结一下最近的学习,大佬见笑. 中文分词说到命名实体抽取,先要了解一下基于字标注的中文分词.比如一句话 "我爱北京天安门”. 分词的结果可以是 “我/爱/北京/天安 ...
- NLP(二十五)实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF模型
在文章NLP(二十四)利用ALBERT实现命名实体识别中,笔者介绍了ALBERT+Bi-LSTM模型在命名实体识别方面的应用. 在本文中,笔者将介绍如何实现ALBERT+Bi-LSTM+CRF ...
- 机器学习 —— 概率图模型(Homework: CRF Learning)
概率图模型的作业越往后变得越来越有趣了.当然,难度也是指数级别的上涨啊,以至于我用了两个周末才完成秋名山神秘车牌的寻找,啊不,CRF模型的训练. 条件随机场是一种强大的PGM,其可以对各种特征进行建模 ...
- NLP —— 图模型(二)条件随机场(Conditional random field,CRF)
本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常 ...
随机推荐
- FineReport——FS
FR除了能够实现对报表等的二次开发,还能实现对决策系统的操作: FS.Trans.signOut() 退出决策平台系统 FS.tabPane._doCloseTab(FS.tabPane._getSe ...
- APP运营
产品相关术语 APP:application的简写,即应用. 开发商:也叫CP,即ContentProvider内容提供商. 发行商(运营商):代理CP开发出来的产品. 联运:CP和渠道联合运营产品. ...
- MySQL数据库分表分区(一)(转)
面对当今大数据存储,设想当mysql中一个表的总记录超过1000W,会出现性能的大幅度下降吗? 答案是肯定的,一个表的总记录超过1000W,在操作系统层面检索也是效率非常低的 解决方案: 目前针对 ...
- Mysql 数据库学习笔记02 编程
一.常量 * 字符串常量 * 数值常量 * 十六进制常量 * 日期时间常量 * 位字段常量 * 布尔值 * NULL值 二.变量 * 用户变量:用户自定义变量: * 系统变量:系统内部定义的变量: 1 ...
- linux命令(3):rpm命令
查询当前环境是否已安装软件包,如下命令: [root@cloud ~]# rpm -qa | grep httpd httpd-2.4.6-31.el7.centos.1.x86_64 httpd-t ...
- POJ 1984 Navigation Nightmare(二维带权并查集)
题目链接:http://poj.org/problem?id=1984 题目大意:有n个点,在平面上位于坐标点上,给出m关系F1 F2 L D ,表示点F1往D方向走L距离到点F2,然后给出一系 ...
- OpenStack 认证服务 KeyStone部署 (四)
Keystone作用: 用户与认证:用户权限与用户行为跟踪: 服务目录:提供一个服务目录,包括所有服务项和相关Api的断点 SOA相关知识 Keystone主要两大功能用户认证和服务目录(相当于一个注 ...
- Interllij IDEA 注释模板(类和方法)
类上的注释: file->setting->Editor->Filr and Code Templates->Includes->File Header /** * @A ...
- 洛谷P1414 又是毕业季 [数论]
题目传送门 又是毕业季 题目背景 “叮铃铃铃”,随着高考最后一科结考铃声的敲响,三年青春时光顿时凝固于此刻.毕业的欣喜怎敌那离别的不舍,憧憬着未来仍毋忘逝去的歌.1000多个日夜的欢笑和泪水,全凝聚在 ...
- 洛谷——P2384 最短路
P2384 最短路 题目背景 狗哥做烂了最短路,突然机智的考了Bosh一道,没想到把Bosh考住了...你能帮Bosh解决吗? 他会给你10000000000000000000000000000000 ...