这篇文章主要讲解CRF++实现预测的过程，预测的算法以及代码实现相对来说比较简单，所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易。
预测
上一篇条件随机场训练的源码详解中，有一个地方并没有介绍。 就是训练结束后，会把待优化权重alpha等变量保存到文件中，也就是输出到指定的模型文件。在执行预测的时候会从模型文件读出相关的变量，这个过程其实就是数据序列化与反序列化，该过程跟条件随机场算法关系不大，因此为了突出重点源码解析里就没有介绍这部分，有兴趣的朋友可以自己研究一下。
CRF++预测的入口代码在crf_test.cpp的main函数中，最终会调用tragger.cpp的int crfpp_test(const Param ¶m)函数，期间会做一些输入参数的处理、异常处理、读取模型文件等操作。一切准备就绪就会打开待预测的文件，进行预测。正式探讨预测代码之前，我们先看下预测的理论基础。条件随机场的预测用到了维特比算法，公式如下：
\begin{aligned} y^* &= \arg \max_yP_w(y|x) \\ &= \arg \max_y\frac{ \exp \left \{ \sum_{k=1}^Kw_kf_k(y,x) \right\}}{Z_w(x)} \\ &= \arg \max_y \exp \left \{\sum_{k=1}^Kw_kf_k(y,x) \right\} \\ &= \arg \max_y \ \sum_{k=1}^Kw_kf_k(y,x) \end{aligned}
从公式我们可以看出，我们求的概率最大值就是要求代价最大。接下来就看下CRF++的源码，代码在tragger.cpp的crfpp_test函数中：
while (*is) {//is是打开的测试文件，可以输入多个测试文件做预测
tagger.parse_stream(is.get(), os.get());
}
bool TaggerImpl::parse_stream(std::istream *is,
std::ostream *os) {
if (!read(is) || !parse()) {//read函数在特征篇讲过，不再赘述，调用parse函数进行预测
return false;
}
if (x_.empty()) {
return true;
}
toString(); //格式化输出，-v 会输出每个词预测为某个label的概率，-n会输出预测序列概率最大的前n个，如果理解上一篇训练过程，再看这个函数就比较容易理解，无非就是概率计算，这里不再赘述
os->write(os_.data(), os_.size()); //输出到输出文件
return true;
}
bool TaggerImpl::parse() {
CHECK_FALSE(feature_index_->buildFeatures(this)) //构建特征，同特征篇代码，不再赘述
<< feature_index_->what();
if (x_.empty()) {
return true;
}
buildLattice(); //构建无向图，因为要计算代价最大的序列，训练篇讲过，不再赘述
if (nbest_ || vlevel_ >= 1) {
forwardbackward(); //前向后向算法，为了计算单词节点的概率，训练篇讲过，不再赘述
}
viterbi(); //维特比算法， 做预测的代码
if (nbest_) {
initNbest();
}
return true;
}
void TaggerImpl::viterbi() {
for (size_t i = 0; i < x_.size(); ++i) { //遍历每个词
for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) { //遍历每个词的每个label
double bestc = -1e37;
Node *best = 0;
const std::vector<Path *> &lpath = node_[i][j]->lpath;
for (const_Path_iterator it = lpath.begin(); it != lpath.end(); ++it) { //从前一个词到当前词的代价之和 = max(前一个节点的代价 + 前一个节点的边代价 + 当前节点代价）
double cost = (*it)->lnode->bestCost +(*it)->cost +
node_[i][j]->cost;
if (cost > bestc) { //记录截止当前节点最大的代价， 以及对应的前一个节点
bestc = cost;
best = (*it)->lnode;
}
}
node_[i][j]->prev = best; //记录前一个几点
node_[i][j]->bestCost = best ? bestc : node_[i][j]->cost; //记录最大的代价值， 如果best = 0代表第一个词，没有左边，最大代价就是节点的代价node_[i][j]->cost
}
}
double bestc = -1e37;
Node *best = 0;
size_t s = x_.size()-1;
for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) { //遍历最后一个词的节点，截止到最后一个词的代价最大值就是整个句子的最大代价
if (bestc < node_[s][j]->bestCost) {
best = node_[s][j];
bestc = node_[s][j]->bestCost;
}
}
for (Node *n = best; n; n = n->prev) {//记录代价最大的预测序列
result_[n->x] = n->y;
}
cost_ = -node_[x_.size()-1][result_[x_.size()-1]]->bestCost;
}
预测的核心代码就看完了，大部分复用了训练过程的逻辑。可以看到预测的过程跟公式是一致的，无非就是求能够让代价最大的label序列（标记序列），这就是维特比算法。
总结
至此，我们的条件随机场之CRF++源码详解系列就结束了，主要涵盖了特征处理、训练以及预测三个核心过程。结合CRF++源码我们可以更形象的、更通俗的去理解条件随机场模型。以后想起条件随机场模型，我们脑海浮现的不再是一堆公式，而是一个无向图，在图上进行代价计算、前向后向计算、期望值的计算以及梯度的计算等一系列的过程。希望这个系列对于正在学习条件随机场的朋友能有帮助，如果本文阐述的有歧义、不通俗、不容易理解的地方，欢迎留言区交流，我将及时更正、回复，希望我们一起提高。
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