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CRF简介
Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术（模型）
CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：
- 分词（标注字的词位信息，由字构词）
- 词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）
- 命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）
本文主要描述如何使用CRF技术来进行中文分词。
CRF VS 词典统计分词
- 基于词典的分词过度依赖词典和规则库，因此对于歧义词和未登录词的识别能力较低；其优点是速度快，效率高
- CRF代表了新一代的机器学习技术分词，其基本思路是对汉字进行标注即由字构词(组词)，不仅考虑了文字词语出现的频率信息，同时考虑上下文语境，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果；其不足之处是训练周期较长，运营时计算量较大，性能不如词典妇分词
CRF VS HMM，MEMM
- 首先，CRF，HMM(隐马模型)，MEMM(最大熵隐马模型)都常用来做序列标注的建模，像分词、词性标注，以及命名实体标注
- 隐马模型一个最大的缺点就是由于其输出独立性假设，导致其不能考虑上下文的特征，限制了特征的选择
- 最大熵隐马模型则解决了隐马的问题，可以任意选择特征，但由于其在每一节点都要进行归一化，所以只能找到局部的最优值，同时也带来了标记偏见的问题，即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉
- 条件随机场则很好的解决了这一问题，他并不在每一个节点进行归一化，而是所有特征进行全局归一化，因此可以求得全局的最优值。
CRF分词原理
1. CRF把分词当做字的词位分类问题，通常定义字的词位信息如下：
- 词首，常用B表示
- 词中，常用M表示
- 词尾，常用E表示
- 单子词，常用S表示
2. CRF分词的过程就是对词位标注后，将B和E之间的字，以及S单字构成分词
3. CRF分词实例：
- 原始例句：我爱北京天安门
- CRF标注后：我/S 爱/S 北/B 京/E 天/B 安/M 门/E
- 分词结果：我/爱/北京/天安门
CRF分词工具包
上面介绍了CRF技术思想以及如何用于分词，下面将介绍如何在实际开发中使用CRF进行分词工作。目前常见的CRF工具包有pocket crf, flexcrf 车crf++，目前网上也有一些它们3者之间的对比报告，个人感觉crf++在易用性，稳定性和准确性等综合方面的表现最好，同时在公司的项目开发中也一直在使用，因此下面将概述一下crf++的使用方法(具体细节可以到crf++官方主页去查阅，http://crfpp.sourceforge.net/)
1.安装
编译器要求：C++编译器(gcc 3.0或更高)
命令：
% ./configure
% make
% su
# make install
注：只有拥有root帐号的用户才能成功安装。
2.使用
2.1训练和测试文件的格式
训练和测试文件必须包含多个tokens，每个token包含多个列。token的定义可根据具体的任务，如词、词性等。每个token必须写在一行，且各列之间用空格或制表格间隔。一个token的序列可构成一个sentence，sentence之间用一个空行间隔。
最后一列是CRF用于训练的正确的标注形式。
例如：
iphone ASCII S
是 CN S
一 CN S >> 当前token
款 CN S
不 CN B
错 CN E
的 CN S
手 CN B
机 CN E
, PUNC S
还 CN S
能 CN S
听 CN B
歌 CN E
。PUCN S
我上面的例子每个token包含3列，分别为字本身、字类型（英文数字，汉字，标点等）和词位标记。
注意：如果每一个token的列数不一致，系统将不能正确运行。
2.2准备特征模板
使用CRF++的用户必须自己确定特征模板。
1)基本模板和宏
模板文件中的每一行代表一个template。每一个template中，专门的宏%x[row,col]用于确定输入数据中的一个token。row用于确定与当前的token的相对行数。col用于确定绝对行数。
如已知下面的输入数据：
iphone ASCII S
是 CN S
一 CN S >> 当前token
款 CN S
不 CN B
错 CN E
的 CN S
手 CN B
机 CN E
特征模板形式为：
# Unigram
U00:%x[-2,0]
U01:%x[-1,0]
U02:%x[0,0]
U03:%x[1,0]
U04:%x[2,0]
U05:%x[-1,0]/%x[0,0]
U06:%x[0,0]/%x[1,0]
U07:%x[-1,0]/%x[1,0]
U08:%x[0,1]
U09:%x[-1,1]/%x[0,1]
# Bigram
B
2)模板类型
有两种模板类型，它们可由template的第一个字符确定。
第一种是Unigram template：第一个字符是U
这是用于描述unigram feature的模板。当你给出一个模板"U02:%x[0,0]"，CRF会自动的生成一个特征函数集合(func1 ... funcN)，如：
func1 = if (output = B and feature="U02:一") return 1 else return 0
func2 = if (output = M and feature="U02:一") return 1 else return 0
func3 = if (output = E and feature="U02:一") return 1 else return 0
func4 = if (output = S and feature="U02:一") return 1 else return 0
...
funcX = if (output = B and feature="U02:的") return 1 else return 0
funcY = if (output = S and feature="U02:的") return 1 else return 0
...
一个模型生成的特征函数的个数总数为L*N，其中L是输出的类别数，N是根据给定的template扩展出的unique string的数目。
第二种类型Bigram template:第一个字符是B
这个模板用于描述bigram features。使用这个模板，系统将自动产生当前输出token与前一个输出token(bigram)的组合。产生的可区分的特征的总数是 L*L*N，其中L是输出类别数，N是这个模板产生的unique features数。当类别数很大的时候，这种类型会产生许多可区分的特征，这将会导致训练和测试的效率都很低下。
3)使用标识符区分相对位置
如果用户需要区分token的相对位置时，可以使用标识符。
比如在下面的例子中，宏"%x[-2,0]"和"%x[1,0]"都代表“北”，但是它们又是不同的“北“。
北 CN B
京 CN E
的 CN S >> 当前token
北 CN S
部 CN S
为了区分它们，可以在模型中加入一个唯一的标识符(U00: 或 U03:)，即：
U00:%x[-2,0]
U03:%x[1,0]
在这样的条件下，两种模型将被认为是不同的，因为他们将被扩展为”U00:北“和”U03:北”。只要你喜欢，你可以使用任何标识符，但是使用数字序号区分更很有用，因为它们只需简单的与特征数相对应。
3.训练（编码）
使用crf_learn 命令：
% crf_learn template_file train_file model_file
其中，template_file和train_file需由使用者事先准备好。crf_learn将生成训练后的模型并存放在model_file中。
一般的，crf_learn将在STDOUT上输出下面的信息。还会输出其他的和LBFGS迭代相关的信息。
% crf_learn template_file train_file model_file
CRF++: Yet Another CRF Tool Kit
Copyright (C) 2005 Taku Kudo, All rights reserved.
reading training data:
Done! 0.32 s
Number of sentences: 77
Number of features: 32856
Freq: 1
eta: 0.0001
C(sigma^2): 10
iter=0 terr=0.7494725738 serr=1 obj=2082.968899 diff=1
iter=1 terr=0.1671940928 serr=0.8831168831 obj=1406.329356 diff=0.3248438053
iter=2 terr=0.1503164557 serr=0.8831168831 obj=626.9159973 diff=0.5542182244
其中：
iter：迭代次数
terr：和tags相关的错误率(错误的tag数/所有的tag数)
serr：与sentence相关的错误率（错误的sentence数/所有的sentence数）
obj：当前对象的值。当这个值收敛到一个确定的值是，CRF模型将停止迭代
diff：与上一个对象值之间的相对差
有两个主要的参数用于控制训练条件：
-c float：使用这个选项，你可以改变CRF的hyper-parameter。当取一个极大的C值，CRF将可能对训练数据产生过拟合（overfitting）现象。这个参数将会调节overfitting和underfitting之间的平衡。结果将会对参数带来有意义的影响。使用者可以通过使用held-out data或者更多的通用模型的选择方法如十字交叉验证法(cross validation)获得最有的值。
-f NUM：这个参数用于设置特征的cut-off阈值。CRF++训练时只使用出现次数不少于NUM次数的特征进行训练。默认值为1。当使用CRF++训练大规模数据时，单一特征的数量将达到数百万，此时选择这个参数很有用。
这里有一个使用这两个参数的例子：
% crf_learn -f 3 -c 1.5 template_file train_file model_file
4.测试（解码）
使用crf_test 命令：
% crf_test -m model_file test_files ...
其中，model_file是crf_learn创建的。在测试过程中，使用者不需要指定template file，因为，mode file已经有了template的信息。test_file是你想要标注序列标记的测试语料。这个文件的书写格式应该与训练文件一致。
下面是一个crf_test输出的例子：
% crf_test -m model test.data
Rockwell NNP B B
International NNP I I
Corp. NNP I I
‘s POS B B
Tulsa NNP I I
unit NN I I
..
其中，最后一列是模型估计的tag。如果第三列是标准的tag，则可以通过简单的比较第三列和第四列之间的差别计算出准确率。
详细的层次（verbose level）
-v选项：将设置verbose level。默认值为0。通过增加层次，你可以从CRF++获得额外的信息。
层次1：
你可以对每个tag使用边缘概率(marginal probabilities)（这是一种对输出tag的confidence measure），对输出使用条件概率(conditional probably)（针对整个输出的confidence measure）。
例如：
% crf_test -v1 -m model test.data| head
# 0.478113
Rockwell NNP B B/0.992465
International NNP I I/0.979089
Corp. NNP I I/0.954883
‘s POS B B/0.986396
Tulsa NNP I I/0.991966
...
其中，第一行的"# 0.478113"即是输出的条件概率，而且每一个输出tag各自含有一个概率，表示形式如“B/0.992465”。
层次2：
你可以对所有的其他候选求边缘概率。
例如：
% crf_test -v2 -m model test.data
# 0.478113
Rockwell NNP B B/0.992465 B/0.992465 I/0.00144946 O/0.00608594
International NNP I I/0.979089 B/0.0105273 I/0.979089 O/0.0103833
Corp. NNP I I/0.954883 B/0.00477976 I/0.954883 O/0.040337
‘s POS B B/0.986396 B/0.986396 I/0.00655976 O/0.00704426
Tulsa NNP I I/0.991966 B/0.00787494 I/0.991966 O/0.00015949
unit NN I I/0.996169 B/0.00283111 I/0.996169 O/0.000999975
..
N-best outputs
-n选项：使用这个选项将获得N-best结果，它根据CRF计算出的条件概率排序得到。当选择了N-best结果，CRF++会自动添加一行，形式为“# N prob”，其中N是排序后的输出结果，从0开始。prob表示output的条件概率。
需要注意的是，如果CRF++不能找到足够的N条路径是，它将放弃列举N-best结果。这种情况在所给的句子很短的情况下常出现。
CRF++使用前向Viterbi和后向A*搜索相结合的方法。这种结合适应了n-best结果的需求。
下面是一个N-best结果的例子：
% crf_test -n 20 -m model test.data
# 0 0.478113
Rockwell NNP B B
International NNP I I
Corp. NNP I I
‘s POS B B
...
# 1 0.194335
Rockwell NNP B B
International NNP I I