CRF实现词性标注（2）——python代码说明

最新推荐文章于 2022-12-23 10:33:38 发布

Amy_mm

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分类专栏： python 机器学习文章标签：词性标注 CRF

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article/details/89300230

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CRF原理说明请查看上篇博文
参考链接同上篇博文

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)}

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 $x_{i}$ 中 $y_{j-1},y_{j}）$ 组合的所有特征 $f_{k}$

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