CRF实现词性标注(2)——python代码说明

这篇博客介绍了如何使用Python实现条件随机场(CRF)进行词性标注。内容涵盖CRF的变量定义,包括特征函数、权重和标签序列,以及如何从输入序列获取特征。还讨论了前向向量和后向向量的计算,并利用scipy的logsumexp函数优化计算过程。最后,文章提到了模型训练和Viterbi算法在预测阶段的应用。

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CRF原理说明请查看上篇博文
参考链接同上篇博文

  1. 定义CRF中的初始变量,包括特征函数, 特征函数的权重, 词性标注的label也就是状态序列,以及label_id字典。
    def __init__(self, feature_functions, labels):
        """
        :param feature_functions: 输入的特征函数
        :param labels: 输入的训练数据标注
        """
        # 特征函数
        self.ft_func = feature_functions
        # 特征函数的权值
        self.w = np.random.rand(len(self.ft_func))
        # labels
        self.labels = labels
        # label_id 的字典
        self.label_id = {
   
   value: idx for idx, value in enumerate(self.labels)}

  1. 定义由输入序列得到所有特征的函数。
    也就是对于输入的序列X= {x1, x2,…x3},得到每一个元素 x i x_{i} xi ( y j − 1 , y j ) (y_{j-1},y_{j}) yj1,yj组合的所有特征 f k f_{k} fk

(1)先遍历所有的特征函数,得到组合 ( y j − 1 , y j ) (y_{j-1},y_{j}) yj1,yj的所有特征函数;
(2)遍历y也就是labels,得到 j-1时刻 y j − 1 y_{j-1} yj1的下一时刻的所有可能 y
(3)遍历labels得到所有可能的 y j − 1 y_{j-1} yj1
(4)输入序列的长度为T, 得到每一个时刻 t ∈ ( 0 , T ) t \in(0,T) t0T的所有特征。

    def get_all_features(self, x_vec):
        """
        :param x_vec:输入的观测序列
        :return: x_vec序列中所有(y',y)组成的特征值
        result size:[len(x_vec)+1, Y, Y, K]
        Axes:
        0: 观测序列长度T or
        1:y' or 前一个位置的label
        2:y or 当前位置的label
        3:f(y',y,x,i)
        """
        result = np.zeros(len(x_vec) + 1, len(self.labels), self.labels, self.ft_func)
        for i in range(len(x_vec) + 1
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