本文按照调用顺序抽丝剥茧地分析了CRF++的代码，详细注释了主要函数，并指出了代码与理论公式的对应关系。...关于函数logsumexp的意义，请参考《计算指数函数的和的对数》。 于是完成整个前后向概率的计算。 期望值的计算 节点期望值 所谓的节点期望值指的是节点对应的特征函数关于条件分布 ?...正则化 为了防止过拟合，CRF++采用了L1或L2正则化： if (orthant){ // L1 for (size_t k = 0; k size(); ...是一个常数，在CRF++中其平方被称作cost-factor， ? 控制着惩罚因子的强度。可见要最小化目标函数，正则化项 ? 也必须尽量小才行。模型参数的平方和小，其复杂度就低，于是就不容易过拟合。...CRF++直接将这些参数送入一个LBFGS模块中： if (lbfgs.optimize(feature_index->size(), &alpha[0], thread[0].obj, &thread
这是另一套基于CRF的词法分析系统，类似感知机词法分析器，提供了完善的训练与分析接口。 图1.JPG CRF的效果比感知机稍好一些，然而训练速度较慢，也不支持在线学习。...java -cp hanlp.jar com.hankcs.hanlp.model.crf.crfpp.crf_learn -T cws.bin cws.txt 与CRF++兼容 由于C++的运行效率和内存效率优于...Java，所以推荐直接利用CRF++执行大规模训练。...("data/test/crf/cws-template.txt"); 接着用CRF++的crf_learn执行训练： crf_learn cws-template.txt cws-corpus.tsv...cws -t ·此处必须使用-t命令CRF++输出文本格式的模型cws.txt ·HanLP只兼容CRF++的文本模型，不兼容二进制 将cws.txt格式的模型传入CRFSegmenter或CRFLexicalAnalyzer
对于CRF，有很多开源的工具包可供选择，在此使用CRF++进行训练。CRF++官方主页为https://taku910.github.io/crfpp/，包括下载及使用等说明。...除当前字符外，还使用了其前后3个字，以及上下文的组合作为特征。CRF++会根据特征模版生成相关的特征函数。...图8：CRF++训练过程 ? 图9：CRF++训练结果 3.5 模型预测及使用 模型训练完毕后就可以进行预测。...图10：CRF++测试结果 从图10的结果我们可以看到，CRF模型能够对输入文字序列输出相应的标签从而完成NER任务。在模型预测时，CRF++主要使用了维特比算法进行nbest输出。...CRF++同时提供了python接口，可以方便的在python 程序中进行模型的调用得到标签序列，然后通过标签解码得到最终的结果。图11展示了一个完整的NER预测结果。 ?
与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于条件随机场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。...本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。...图1.JPG 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。...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。
关于Linear-chain CRF的训练推导，可以查看文章：条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 实践1：基于CRF++实现NER CRF++简介 CRF++是著名的条件随机场的开源工具...官网地址：http://taku910.github.io/crfpp/ 安装 CRF++的安装可分为Windows环境和Linux环境下的安装。...关于Linux环境下的安装，可以参考文章：CRFPP/CRF++编译安装与部署 。...在Windows中CRF++不需要安装，下载解压CRF++0.58文件即可以使用 训练语料创建 在训练之前需要将标注数据转化为CRF++训练格式文件： 分两列，第一列是字符，第二例是对应的标签，中间用...比如标注方案采用BISO，效果如下： 模板 模板是使用CRF++的关键，它能帮助我们自动生成一系列的特征函数，而不用我们自己生成特征函数，而特征函数正是CRF算法的核心概念之一。
这是一个基于CRF的中文依存句法分析器，内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，解码采用特化的维特比后向算法。...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。...在生产中经常使用的训练工具是CRF++，关于CRF++的使用以及模型格式请参阅《CRF++模型格式说明》。...经过痛苦的迭代，得到了一个效果非常有限的模型，其serr高达50%，暂时只做算法测试用。 解码 标准的维特比算法假定所有标签都是合法的，但是在本CRF模型中，标签还受到句子的约束。...比如最后一个词的标签不可能是+nPos，必须是负数，而且任何词的[+/-]nPos都得保证后面（或前面，当符号为负的时候）有n个词语的标签是Pos。
封面.jpg 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》。...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。
1 请列出几种文本特征提取算法 答：文档频率、信息增益、互信息、X^2统计、TF-IDF 2 简述几种自然语言处理开源工具包 答：LingPipe、FudanNLP、OpenNLP、CRF++、Standord...CoreNLP、IKAnalyzer 3 简述无监督和有监督算法的区别 答： （1）有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。...这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。 无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。这里，所有的标记（分类）是未知的。...因此，训练样本的岐义性高。聚类就是典型的无监督学习 （2）有监督学习的样本全部带标记，无监督学习的样本全部不带标记。...、PCA、 GMM等 4 请简述几种熟悉的分类算法 答：kNN，kMeans，决策树，随机森林等 5 以下代码是Java实现中文分词，请简述分词过程 public class SplitChineseCharacter
条件随机场与序列标注 6.1 机器学习的模型谱系 6.2 条件随机场 6.3 条件随机场工具包 6.4 HanLP中的CRF++ API 6.5 GitHub 笔记转载于GitHub项目：https:/...不管 x 内部存在多复杂的关系，也不影响判别式模型对 y 的判断，于是就能够放心大胆的利用各种各样丰富的、有关联的特征。 所以我们会看到感知机分词的准确率高于隐马尔可夫模型。...6.3 条件随机场工具包 谈到条件随机场工具包，最著名的就是 CRF++，有各大平台的安装方法，HanLP已经集成了。...CRF++ 语料格式 CRF++ 接受纯文本语料，约定为一种空格或制表符分隔的表格格式。...中 E A a 英 B K k 英 M B b 英 M 4 s 数 M 8 b 数 E 6.4 HanLP中的CRF++ API 详细代码请见: evaluate_crf_cws.py https
这几天NLP我也没有更新,并不是放弃了学习,而是寻找一条合适自己的路径,总结之后,列出来,供有同样志向的小伙伴参考,并且以后文章更新也将按照这个顺序更新,大家一起努力吧!...1:形式语言 2:自动机 3:NLP基本介绍 4:什么是语言模型 5:N-Gram介绍 6:语言模型的应用 7:语言模型的性能评估 8:什么是数据平滑 9:有哪些数据平滑的方法 10:自适应方法介绍 11...:概率图模型概述 12:马尔科夫过程 13:隐马尔科夫过程(HMM) 14:HMM的三个基本问题 15:NLP的基本解码问题求解 16:NLP的基本序列问题求解 17:HMM的参数估计与训练 18:EM...算法 19:HMM的应用 20:层次化马尔科夫模型和马尔科夫网络 21:HTK软件 22:什么是熵 23:最大熵模型 24:实现最大熵模型的软件 25:最大熵马尔科夫模型 26:条件随机场模型 27:最大熵与...CRF应用 28:CRF++软件 29:命名实体识别 30:未登录词处理方法汇总 31:词性标注 32;文本分类 文本重排 33:文本表示,文本特征选取与权重计算,词向量 34:分类器设计 35:分类器性能评测
deepnlp项目是基于Tensorflow平台的一个python版本的NLP套装, 目的在于将Tensorflow深度学习平台上的模块，结合 最新的一些算法，提供NLP基础模块的支持，并支持其他更加复杂的任务的拓展...Textrank 文本分类 Textcnn (WIP) 可调用 Web Restful API 计划中: 句法分析 Parsing 算法实现 分词: 线性链条件随机场 Linear Chain CRF, 基于CRF...基于Tensorflow实现 命名实体识别: 单向LSTM/ 双向BI-LSTM/ LSTM-CRF 结合网络, 基于Tensorflow实现 依存句法分析: 基于arc-standard system的神经网络的
的灵活性和表达能力结合在了一起，同时还注重提高整个软件架构每一层的可用性。...训练脚本来重现论文中的 state-of-the-art 结果； 2. 针对常见 NLP 任务的预训练模型； 3. 精心设计的 API，可以极大减少实现的复杂性； 4. 中文社区支持。 ?...▲ 效果展示 项目链接 https://github.com/sksq96/pytorch-summary NCRF++ #基于PyTorch的Neural版本CRF++ ?...本项目是基于 PyTorch 的神经网络序列标注开源库，包含了几种最先进的神经网络序列标注模型（LSTMCRF, CNNCRF 等），算是神经网络版的 CRF++。...本项目是一个可以自己进行训练的聊天机器人，可以根据自己的语料训练出想要的对话机器人。
图2：一种线性链条件随机场 crf++学习模块：crf++提供的一个基于CRF条件随机域学习策略的学习方法。...训练语料：关于中文命名实体识别的训练语料，网上有一些公开的语料库（eg：人民日报语料库），将其处理为crf++能识别的格式，加入自己的标签即可。...特征选取函数：告诉crf机器学习过程中需要考虑训练语料中的哪些特征（如上下文，词性特征等） model：crf++将学习结果以一定格式保存到model文件中。...测试语料：可以选择语料库中的一部分作为测试语料。 crf++测试模块：用于测试crf学习的效果，使用学习部分生成model去预测测试语料中的标签。...如何提升系统的准确率和召回率 训练语料的质量和数量 特征的选取 调整crf++的参数 在召回的基础上，进行二次crf学习，可以提高准确率 2.2 LSTM+CRF：BiLSTM-CRF
/的/和/尚未/结婚/的/人”；2，“结婚/的/和尚/未/结婚/的/人”。...基于词典的方式较难解决未登录词的问题，简单的case可以通过加词典解决，但是随着字典的增大，可能会引入新的bad case，并且系统的运算复杂度也会增加。...图2：不同概率模型之间的关系及演化图 在实际应用中有很多工具包可以使用，比如CRF++，CRFsuite，SGD，Wapiti 等，其中CRF++的准确度较高。...在分词中使用CRF++时，主要的工作是特征模板的配置。CRF++支持unigram，bigram两种特征，分别以U和B开头。...特征模板可以支持多种特征，CRF++会根据特征模板提取特征函数，用于模型的建立和使用。特征模板的设计对分词效果及训练时间影响较大，需要分析尝试找到适用的特征模板。
目前HanLP内置的训练接口是针对一阶HMM-NGram设计的，另外附带了通用的语料加载工具，可以通过少量代码导出供其他训练工具使用的特定格式（如CRF++）。...用户可以通过document.getSimpleSentenceList等接口获取文档中的句子列表，每个句子都是单词的链表，具体参数请参考source.jar，不再赘述。...· 若不使用上述预处理代码则请注意：由于在HanLP实现的CRF分词解码算法中，数词被转换为M，英文被转换为W；所以在训练CRF分词之前，需要用相同的逻辑预处理语料。...此处的训练就是为了得到分词所需的全部模型，而训练，只需一两行代码： final NatureDictionaryMaker dictionaryMaker = new NatureDictionaryMaker...来使用新训练的词典。
参考链接： Java的历史 java的历史 Java is an object-oriented programming language....Java是一种面向对象的编程语言。 Java是1990年代由Sun Microsystems的James Gosling及其同事开发的。 ...它应该易于使用，并具有面向对象编程的良好功能。 Java是如何得名的？ (How Java got its name?) ...在长达20多年的使用期中，它已经发生了很大的变化。 下图显示了Java编程语言的版本历史。 .../33218/history-of-java java的历史
训练脚本来重现论文中的 state-of-the-art 结果； 2. 针对常见 NLP 任务的预训练模型； 3. 精心设计的 API，可以极大减少实现的复杂性； 4. 中文社区支持。...▲ 效果展示 项目链接 https://github.com/sksq96/pytorch-summary 06 NCRF++ #基于PyTorch的Neural版本CRF++ 本项目是基于 PyTorch...的神经网络序列标注开源库，包含了几种最先进的神经网络序列标注模型（LSTMCRF, CNNCRF 等），算是神经网络版的 CRF++。...高效准确：利用该开源库可以轻松重现之前的多篇论文的结果，大部分情况下会得到比论文更高的精度。同时该项目时完全基于 batch 计算实现的，因此计算速度很快（2000 句／秒）； 4....本项目是一个可以自己进行训练的聊天机器人，可以根据自己的语料训练出想要的对话机器人。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小 原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷...他不仅提供了 LIBSVM 的 C++语言的算法源代码,还提供了 Python、Java、R、MATLAB、Perl、Ruby、LabVIEW以及 C#.net 等各种语言的接口,可以方便的在 Windows...2.分词 Bamboo分词，这是基于CRF++的分词模块，既然是研究统计学习，分词也得用基于统计的不是，如果还是用一字典来分词，那就太out啦。...因为咱主要目的是研究分类，不是分词，就不要去搞分词的训练了，如果想训练可以看我的另外一篇博客：CRF++中文分词指南 。...，不在其他类下的特征，但是重复是避免不了的，合并的文件肯定是排重过的。
本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_42528266/article/details/102917282 Java的特点 Java是跨平台的 Java程序的跨平台主要是指字节码文件可以在任何具有...Java虚 拟机的计算机或者电子设备上运行，Java虚拟机中的Java解释 器负责将字节码文件解释成为特定的机器码进行运行。...Overloading) 不再有全局变量 取消自动类型转换,要求强制转换 不再有手动内存管理 Java是安全的 Java取消了强大但又危险的指针。...Java提供了自动内存管理机制，由垃圾回收器在后台自动回收, Java在字节码的传输过程中使用了公开密钥加密机制(PKC)。...Java是健壮的 Java的强制类型机制、异常处理、垃圾的自动收集等是Java程序健壮性的重要保证。 对指针的丢弃是Java的明智选择。 Java的安全检查机制使得Java更具健壮性。
经常听到一些朋友说用CRF（conditional random field algorithm）做命名实体识别，但绝大多数都是调用CRF++包，然后自己只是构造一些特征，然后就是几个命令行执行下而已，...最近又有朋友经常问CRF是如何命名实体识别的，今天我就结合实例把CRF预测的过程来进行下解释，有不对的地方欢迎拍砖，算是抛砖引玉吧。...本专题是建立在CRF模型已经训练的基础上的，如果有需要下个专题可以介绍下训练的原理及过程。...，我们还需要一个训练时得到的标注转移矩阵TransMatrix即： 通过DotMatrix和TransMatrix的结合可以推导出前后字符之间在各个标注之前的最大转移概率，公式如下： 其中score...值的计算既是字符之间转移概率的计算过程，from矩阵记录的则是当前节点标注最大概率时前一个字符的标注，可以认为是最优路径的记录矩阵，而net矩阵则是通过转移计算过程得到的每个字符在BEMS标注的概率值,
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