这里简要介绍一下CRF++使用的命令格式、参数调整、模板制作的基本过程。
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工具/原料
- CRF++
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方法/步骤
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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。
cmd
cd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
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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
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测试
命令行：
% crf_test -m model test.data
有两个参数-v和-n都是显示一些信息的，-v可以显示预测标签的概率值，-n可以显示不同可能序列的概率值，对于准确率，召回率，运行效率，没有影响，这里不说明了。
与crf_learn类似，输出的结果放到了标准输出流上，而这个输出结果是最重要的预测结果信息（测试文件的内容+预测标注），同样可以使用重定向，将结果保存下来，命令行如下。
% crf_test -m model_file test_files >result_file
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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Perl
conlleval.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。
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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:0
routine stops with unexpected error
CRF_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。
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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：
#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]
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。
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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。
