2，crf++-0.58.zip
doc資料夾為官網位址；example為給的4個例子。
實際需要的：crf_learn.exe；crf_test.exe；libcrfpp.dll三個檔案
可以先拿example中的某個例子，做一下測試。例如：example中chunking資料夾，其中原有4個檔案：exec.sh；template；test.data；train.data。
template為特徵模版；test.data為測試資料；train.data為訓練資料。關於它們具體格式和內容，待會詳細介紹。
可以選擇example裡的某個例子做測試，比如選chunking。將crf_learn.exe；crf_test.exe；libcrfpp.dll三個檔案複製到到，含有exec.sh；template；test.data；train.data的資料夾(chunking)裡。
cmdcd進入該資料夾
crf_learn template train.data
model 訓練資料
crf_test -m model test.data >
output.txt 測試資料
conlleval.pl <
output.txt 評估效果
3，訓練
命令列：
% crf_learn template train.data
model這個訓練過程的時間、迭代次數等資訊會輸出到控制台上(感覺上是crf_learn程式的輸出資訊到標準輸出流上了)，如果想儲存這些資訊，我們可以將這些標準輸出流到檔案上，命令格式如下：
% crf_learn template_file train_file model_file
>> train_info_file
有四個主要的引數可以調整：
-a crf-l2 or crf-l1
規範化演算法選擇。預設是crf-l2。一般來說l2演算法效果要比l1演算法稍微好一點，雖然l1演算法中非零特徵的數值要比l2中大幅度的小。
-c float
這個引數設定crf的hyper-parameter。c的數值越大，crf擬合訓練資料的程度越高。這個引數可以調整過度擬合和不擬合之間的平衡度。這個引數可以通過交叉驗證等方法尋找較優的引數。
-f num
這個引數設定特徵的cut-off
threshold。crf++使用訓練資料中至少num次出現的特徵。預設值為1。當使用crf++到大規模資料時，只出現一次的特徵可能會有幾百萬，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，那麼那麼可以通過多執行緒提公升訓練速度。num是執行緒數量。
帶兩個引數的命令列例子：
% crf_learn -f 3 -c 1.5 template_file train_file
model_file
4，測試
命令列：
% crf_test -m model
test.data有兩個引數-v和-n都是顯示一些資訊的，-v可以顯示**標籤的概率值，-n可以顯示不同可能序列的概率值，對於準確率，召回率，執行效率，沒有影響，這裡不說明了。
與crf_learn類似，輸出的結果放到了標準輸出流上，而這個輸出結果是最重要的**結果資訊(測試檔案的內容+**標註)，同樣可以使用重定向，將結果儲存下來，命令列如下。
% crf_test -m model_file test_files >
result_file
5，評估
若訓練過程：% crf_test -m model
test.data > output.txt
訓練的結果在output.txt裡。評估的就是這個檔案，即待**標籤與**標籤的對比。
%conlleval.pl < output.txt
.pl字尾為perl檔案，所以需要安裝perl
特別注意：output.txt在crf++輸出中空格為tab鍵，需要全部替換為真正空格鍵。conlleval.pl識別的是空格鍵。
6，train.data和test.data的格式
我做的實驗關於中文。
每行的格式為：分詞後的詞 詞性標註 標籤
中間是空格隔開；空行表示句子的邊界；分詞後的詞和詞性標註是nlpir(原ictclas)生成的結果；標籤o表示不是目標值，place表示目標值，若乙個詞被分開了，則b-palce為第乙個詞，i-place為接著的詞
一定要嚴格按格式要求來，否則會報錯。
另外，標籤不能全部一樣，否則會報這麼錯誤：
the line search routine mcsrch failed: error code:0
routine stops with unexpected error
crf_l2 execute error
下面是乙個訓練樣本的例子：
訓練檔案由若干個句子組成(可以理解為若干個訓練樣例)，不同句子之間通過換行符分隔，上圖中顯示出的有兩個句子。每個句子可以有若干組標籤，最後一組標籤是標註，上圖中有三列，即第一列和第二列都是已知的資料，第三列是要**的標註，以上面例子為例是，根據第一列的詞語和和第二列的詞性，**第三列的標註。
7，template格式
a)特徵選取的行是相對的，列是絕對的，一般選取相對行前後m行，選取n-1列(假設語料總共有n列)，特徵表示方法為：%x[行,列]，行列的初始位置都為0。例如：
i. 以前面語料為例
「 sw n
北 bns b-loc
京 mns i-loc
市 ens i-loc
首 bn n
假設當前行為「京」字這一行，那麼特徵可以這樣選取：
特徵模板
意義代表特徵
%x[-2,0]
-2行，0列
%x[-1,0]
-1行，0列
北%x[0,0]
0行，0列
京%x[1,0]
1行，0列
市%x[2,0]
2行，0列
首%x[-2,1]
-2行，1列
sw%x[-1,1]
-1行，1列
bns%x[0,1]
0行，1列
mns%x[1,1]
1行，1列
ens%x[2,1]
2行，1列
sw%x[-1,0]/%x[0,0]
-1行0列與0行0列的組合
北/京%x[0,0]/%x[1,0]
0行0列與1行0列的組合
京/市%x[-2,1]/%x[-1,1]
-2行1列與-1行1列的組合
sw/ bns
%x[-1,1]/%x[0,1]
-1行1列與0行1列的組合
bns/mns
%x[0,1]/%x[1,1]
0行1列與1行1列的組合
mns/ens
%x[1,1]/%x[2,1]
1行1列與2行1列的組合
ens/sw
%x[-2,1]/%x[-1,1]/%x[0,1]
-2行1列、-1行1列、0行1列的組合
sw/bns/mns
%x[-1,1]/%x[0,1]/%x[1,1]
-1行1列、0行1列、1行1列的組合
bns/mns/ens
%x[0,1]/%x[1,1]/%x[2,1]
0行1列、1行1列、2行1列的組合
mns/ens/sw
b) 模板製作：模板分為兩類：unigram和bigram。
其中unigram/bigram是指輸出token的unigram/bigrams，而不是特徵。
c) 以前面示例中的特徵為特徵，製作為unigram模板如下：
#unigram
u00:%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]
說明：i. 其中#開頭的行不起作為，為注釋；
ii. 行與行之間可以有空行；
iii.
unigram的特徵前使用字母u，而bigram的特徵前使用字母b。後面的數字用於區分特徵，當然這些數字不是一定要連續。
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