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Mallet中CRF使用说明
Mallet中使用条件随机场的说明第一步是将文本数据转换为向量这里以测试时使用寻找英文短语时（类似寻找英文实体）图1在该数据中在由B开始到B结尾的一个词组被标注为一个短语，如another sharp dive是一个名词短语首先先将这样的短语转为序列化的词经过序列化后得到的数据如下该数据格式为 word feature1 feature2…….featureN Label这里的Label就是图1中短语开始和结尾的标注随后我们要根据这些feature来定制特征如我们要定制的特征模板如下我们用如下的设置表达设置训练的模板特征模板设置好后我们将所有的特征转换为向量第二步是训练模型这里首先是建立模型的自动机建立好自动机后我们训练模型随后我们将训练好的模型序列化接下来我们就是使用训练好的模型进行英文短语的划分测试时输入的数据格式与训练时相同首先读取序列化后的模型随后将测试数据与训练数据进行相同的序列化处理，将处理后的测试数据输入模型得到模型输出的序列化数据随后得到标注后的标注序列最后我测试了使用CRF分词和对英文短语进行切分对于分词通过CRF得到的分词正确率为70%对短语进行切分正确率为53%短语切分正确率较低的原因可能有两个第一是训练数据较少，由于CRF训练速度较慢所以这里只采用了很少的训练数据，其次是对于切分短语可能需要引入更多的外部特征如不同类型词对应的特征字典等
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