CRF++
我下载的是CRF++0.58.zip的版本，解压。 doc文件夹：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。 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。 实际上，需要使用的就是crf_learn.exe，crf_test.exe和libcrfpp.dll，这三个文件。 可以先拿example中的某个例子，做一下测试。例如：example中chunking文件夹，其中原有4个文件：exec.sh；template；test.data；train.data。template为特征模版；test.data为测试数据；train.data为训练数据。关于它们具体格式和内容，待会详细介绍。 可以选择example里的某个例子做测试，比如选chunking。将crf_learn.exe；crf_test.exe；libcrfpp.dll三个文件复制到到，含有exec.sh；template；test.data；train.data的文件夹（chunking）里。cmdcd进入该文件夹crf_learn template train.data model 训练数据crf_test -m model test.data >output.txt 测试数据conlleval.pl < output.txt 评估效果
训练 命令行：% crf_learn template train.data model这个训练过程的时间、迭代次数等信息会输出到控制台上（感觉上是crf_learn程序的输出信息到标准输出流上了），如果想保存这些信息，我们可以将这些标准输出流到文件上，命令格式如下：% crf_learn template_file train_filemodel_file >> train_info_file有四个主要的参数可以调整：-a CRF-L2 or CRF-L1规范化算法选择。默认是CRF-L2。一般来说L2算法效果要比L1算法稍微好一点，虽然L1算法中非零特征的数值要比L2中大幅度的小。-c float这个参数设置CRF的hyper-parameter。c的数值越大，CRF拟合训练数据的程度越高。这个参数可以调整过度拟合和不拟合之间的平衡度。这个参数可以通过交叉验证等方法寻找较优的参数。-f NUM这个参数设置特征的cut-off threshold。CRF++使用训练数据中至少NUM次出现的特征。默认值为1。当使用CRF++到大规模数据时，只出现一次的特征可能会有几百万，这个选项就会在这样的情况下起到作用。-p NUM如果电脑有多个CPU，那么那么可以通过多线程提升训练速度。NUM是线程数量。带两个参数的命令行例子：% crf_learn -f 3 -c 1.5 template_filetrain_file model_file
评估若训练过程：% crf_test -m model test.data > output.txt训练的结果在output.txt里。评估的就是这个文件，即待预测标签与预测标签的对比。%conlleval.pl < output.txt.pl后缀为Perl文件，所以需要安装Perlconlleval.pl为http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/conlleval.txt将这个贴到txt，然后重命名为conlleval。我当时这么做的。特别注意：output.txt在CRF++输出中空格为TAB键，需要全部替换为真正空格键。conlleval.pl识别的是空格键。
train.data和test.data的格式我做的实验关于中文。每行的格式为：分词后的词词性标注 标签中间是空格隔开；空行表示句子的边界；分词后的词和词性标注是NLPIR（原ICTCLAS）生成的结果；标签O表示不是目标值，PLACE表示目标值，若一个词被分开了，则B-PALCE为第一个词，I-PLACE为接着的词 一定要严格按格式要求来，否则会报错。另外，标签不能全部一样，否则会报这么错误：The line search routine mcsrch failed:error code:0routine stops with unexpected errorCRF_L2 execute error 下面是一个训练样本的例子：（参考下图）训练文件由若干个句子组成（可以理解为若干个训练样例），不同句子之间通过换行符分隔，上图中显示出的有两个句子。每个句子可以有若干组标签，最后一组标签是标注，上图中有三列，即第一列和第二列都是已知的数据，第三列是要预测的标注，以上面例子为例是，根据第一列的词语和和第二列的词性，预测第三列的标注。
template格式a) 特征选取的行是相对的，列是绝对的，一般选取相对行前后m行，选取n-1列（假设语料总共有n列），特征表示方法为：%x[行,列]，行列的初始位置都为0。例如：i. 以前面语料为例“ Sw N北 Bns B-LOC京 Mns I-LOC市 Ens I-LOC首 Bn N假设当前行为“京”字这一行，那么特征可以这样选取：（如下图）b) 模板制作：模板分为两类：Unigram和Bigram。其中Unigram/Bigram是指输出token的Unigram/Bigrams，而不是特征。c) 以前面示例中的特征为特征，制作为Unigram模板如下：#UnigramU00:%x[-2,0]U01:%x[-1,0]U02:%x[0,0]U03:%x[1,0]U04:%x[2,0]U05:%x[-2,1]U06:%x[-1,1]U07:%x[0,1]U08:%x[1,1]U09:%x[2,1]U10:%x[-1,0]/%x[0,0]U11:%x[0,0]/%x[1,0]U12:%x[-2,1]/%x[-1,1]U13:%x[-1,1]/%x[0,1]U14:%x[0,1]/%x[1,1]U15:%x[1,1]/%x[2,1]U16:%x[-2,1]/%x[-1,1]/%x[0,1]U17:%x[-1,1]/%x[0,1]/%x[1,1]U18:%x[0,1]/%x[1,1]/%x[2,1]说明：i. 其中#开头的行不起作为，为注释；ii. 行与行之间可以有空行；iii.Unigram的特征前使用字母U，而Bigram的特征前使用字母B。后面的数字用于区分特征，当然这些数字不是一定要连续。
总结 命令行（命令行格式，参数，重定向） 调参数（一般也就调训练过程的c值） 标注集（这个很重要，研究相关） 模板文件（这个也很重要，研究相关） 模板文件的Unigram feature 和 Bigram feature，前面也说了，这里指的是output的一元/二元，这个应用的情况暂时还不是特别了解，还需要看一些paper可能才能知道。