CRF++中文分词使用指南

前段时间写了中文分词的一些记录里面提到了CRF的分词方法，近段时间又研究了一下，特把方法写下来，以备忘，另外，李沫南同学优化过CRF++，见：http://www.coreseek.cn/opensource/CRF/。我觉得CRF++还有更大的优化空间，以后有时间再搞。

人民日报语料是分好词的，我下面贴出的代码就是把语料整理为CRF需要的训练数据，直接修改模板训练即可。不过有下面的同学给出了更加详细的资料，请各位可以参考：

原始程序确实有一些问题，估计作者没时间修正了，我修改好了楼主的程序并分词成功，并上传了代码和处理好的训练、测试语料：

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/27/crf-of-chinese-word-segmentation/ 

1 下载和安装

CRF的概念，请google，我就不浪费资源啦。官方地址如下：http://crfpp.sourceforge.net/

我用的是Ubutnu，所以，下载的是源码：http://sourceforge.net/projects/crfpp/files/ 下载CRF++-0.54.tar.gz

没有gcc/g++/make请安装
% ./configure
% make
% sudo make install

2 测试和体验
在源码包中有example，可以执行./exec.sh体验一下
exec.sh   #训练和测试脚本
template #模板文件
test.data #测试文件
train.data #训练文件
可以打开看看

3 语料整理和模板编写

我采用的是6Tag和6Template的方式
S，单个词；B，词首；E，词尾；M1/M2/M，词中

1个字的词：
和 S
2个字的词(注意是实际上是一个字一行，我为了排版，改为横排的了)：
中 B 国 E
3个字的词：
进 B 一 M 步 E
5个字的词：
发 B 展 M1 中 M2 国 M 家 E
跟多字的词
中 B 华 M1 人 M2 民 M 共 M 和 M国 E
标点符号作为单词（S表示）

从bamboo 项目中下载：people-daily.txt.gz
pepoledata.py文件
#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import sys#home_dir = "D:/source/NLP/people_daily//"home_dir = "/home/lhb/workspace/CRF_data/"def splitWord(words): uni = words.decode('utf-8') li = list() for u in uni:li.append(u.encode('utf-8')) return li#4 tag#S/B/E/Mdef get4Tag(li): length = len(li) #print length if length == 1:return ['S'] elif length == 2:return ['B','E'] elif length > 2:li = list()li.append('B')for i in range(0,length-2): li.append('M')li.append('E')return li#6 tag#S/B/E/M/M1/M2def get6Tag(li): length = len(li) #print length if length == 1:return ['S'] elif length == 2:return ['B','E'] elif length == 3:return ['B','M','E'] elif length == 4:return ['B','M1','M','E'] elif length == 5:return ['B','M1','M2','M','E'] elif length > 5:li = list()li.append('B')li.append('M1')li.append('M2')for i in range(0,length-4): li.append('M')li.append('E')return lidef saveDataFile(trainobj,testobj,isTest,word,handle,tag): if isTest:saveTrainFile(testobj,word,handle,tag) else:saveTrainFile(trainobj,word,handle,tag)def saveTrainFile(fiobj,word,handle,tag): if len(word) > 0:wordli = splitWord(word)if tag == '4': tagli = get4Tag(wordli)if tag == '6': tagli = get6Tag(wordli)for i in range(0,len(wordli)): w = wordli[i] h = handle t = tagli[i] fiobj.write(w + '/t' + h + '/t' + t + '/n') else:#print 'New line'fiobj.write('/n')#B,M,M1,M2,M3,E,Sdef convertTag(tag): fiobj = open( home_dir + 'people-daily.txt','r') trainobj = open( home_dir + tag + '.train.data','w' ) testobj = open( home_dir + tag + '.test.data','w') arr = fiobj.readlines() i = 0 for a in arr:i += 1a = a.strip('/r/n/t ')words = a.split(' ')test = Falseif i % 10 == 0: test = Truefor word in words: word = word.strip('/t ') if len(word) > 0:i1 = word.find('[')if i1 >= 0: word = word[i1+1:]i2 = word.find(']')if i2 > 0: word = word[:i2]word_hand = word.split('/')w,h = word_hand#print w,hif h == 'nr': #ren min #print 'NR',w if w.find('·') >= 0:tmpArr = w.split('·')for tmp in tmpArr: saveDataFile(trainobj,testobj,test,tmp,h,tag)continueif h != 'm': saveDataFile(trainobj,testobj,test,w,h,tag)if h == 'w': saveDataFile(trainobj,testobj,test,"","",tag) #splittrainobj.flush()testobj.flush()if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) < 2:print 'tag[6,4] convert raw data to train.data and tag.test.data' else:tag = sys.argv[1]convertTag(tag)
下载下来并解压，然后用脚本整理数据，注意home_dir改为语料的目录：
python ./peopledata.py 6

90%数据作为训练数据，10%的数据作为测试数据，生成的文件如：
6.test.data
6.train.data

模板文件的写法如下
template：
# UnigramU00:%x[-1,0]U01:%x[0,0]U02:%x[1,0]U03:%x[-1,0]/%x[0,0]U04:%x[0,0]/%x[1,0]U05:%x[-1,0]/%x[1,0]# BigramB

%x[row,column]代表的是行和列，[-1,0]表示前1个字的第1列，［0，0］当前字的第1列，［1，0］后1个字的第1列

4 执行和结果查看
6exec.sh文件
#!/bin/sh./crf_learn -f 3 -c 4.0 template 6.train.data 6.model > 6.train.rst./crf_test -m 6.model 6.test.data > 6.test.rst./crfeval.py 6.test.rst#./crf_learn -a MIRA -f 3 template train.data model#./crf_test -m model test.data#rm -f model

WordCount from test result: 109805
WordCount from golden data: 109948
WordCount of correct segs : 106145
P = 0.966668, R = 0.965411, F-score = 0.966039

5 调整Tag和模板
4 Tag S/B/M/E 比 6Tag 去掉了M1和M2
python ./peopledata.py 4
4exec.sh文件为
#!/bin/sh./crf_learn -f 3 -c 4.0 template 4.train.data 4.model > 4.train.rst./crf_test -m 4.model 4.test.data > 4.test.rst./crfeval.py 4.test.rst
4Tag的效果为
lhb@localhost:~/workspace/CRF_data$ ./crfeval.py 4.test.rst
ordCount from test result: 109844
WordCount from golden data: 109948
WordCount of correct segs : 105985
P = 0.964868, R = 0.963956, F-score = 0.964412

6Tag的效果比4Tag有细微的差距，当然是6Tag好。

6Tag 训练时间为
10062.00s
4tag的训练时间为
4208.71s

6Tag的标注方法差异

1)把M放在E之前：
发 B 展 M1 中 M2 国 M 家 E
2)把M放在B后
发 B 展 M 中 M1 国 M2 家 E
3)把M放在M1和M2之间：
发 B 展 M1 中 M 国 M2 家 E
第1种方式效果最好，有细微的差距。
template的编写

我尝试过12行模板的编写，把词性作为一个计算因素，但是速度实在是很慢，没跑完，我就关机了。效果应该比6 template要好，可以尝试以下。

# UnigramU00:%x[-1,1]U01:%x[0,1]U02:%x[1,1]U03:%x[-1,1]/%x[0,1]U04:%x[0,1]/%x[1,1]U05:%x[-1,1]/%x[1,1]U06:%x[-1,0]U07:%x[0,0]U08:%x[1,0]U09:%x[-1,0]/%x[0,0]U010:%x[0,0]/%x[1,0]U011:%x[-1,0]/%x[1,0]# BigramB

 

有某位同学问我要crfeval.py文件，特放出如下：

 

#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import sysif __name__=="__main__": try: file = open(sys.argv[1], "r") except: print "result file is not specified, or open failed!" sys.exit() wc_of_test = 0 wc_of_gold = 0 wc_of_correct = 0 flag = True for l in file: if l=='/n': continue _, _, g, r = l.strip().split() if r != g: flag = False if r in ('E', 'S'): wc_of_test += 1 if flag: wc_of_correct +=1 flag = True if g in ('E', 'S'): wc_of_gold += 1 print "WordCount from test result:", wc_of_test print "WordCount from golden data:", wc_of_gold print "WordCount of correct segs :", wc_of_correct #查全率 P = wc_of_correct/float(wc_of_test) #查准率，召回率 R = wc_of_correct/float(wc_of_gold) print "P = %f, R = %f, F-score = %f" % (P, R, (2*P*R)/(P+R))