CRF++实现中文分词

最新推荐文章于 2024-03-09 23:05:58 发布

numsi

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CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： nlp learning 文章标签： python nlp

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wangqppp/article/details/112778815

本文详细记录了使用CRF++进行中文分词的过程，包括数据格式转换、模型训练、测试及问题解决。通过msr_training和msr_test数据集，利用模板生成特征函数，最终得到分词模型，并通过测试评估模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

简介

本文主要是我学习使用CRF++进行中文分词的一个记录，因此并没有CRF的背景知识与CRF++安装的相关内容。本文主要是按照中文分词入门之字标注法4中的相关内容进行。

过程

本文中所使用backoff2005数据集中的原始数据格式与CRF++所要求的格式不符，因此首先需要对数据集格式进行修改。

msr_training数据格式转换

在原始的msr_training.utf8的文件中的数据格式为如下所示

“ 人们常说生活是一部教科书，而血与火的战争更是不可多得的教科书，她确实是名副其实的 ‘ 我的大学 ’ 。
“ 心静渐知春似海，花深每觉影生香。

而在CRF++中则要求为每个字一行，按列的形式写，句子之间空一行，后面的列则为标记。在本文中，B为单词开头，M为单词中间，E为单词结尾，S为一个字为一个词。形式如下

“ S
人 B
们 E
常 S
说 S
生 B

通过下述程序即可完成此步，从而得到符合CRF++格式要求的msr_training.tagging4crf.utf8

import codecs
import sys

def character_tagging(input_file, output_file):
    input_data = codecs.open(input_file, 'r', 'utf-8')
    output_data = codecs.open(output_file, 'w', 'utf-8')
    for line in input_data.readlines():
        word_list = line.strip().split()
        for word in word_list:
            if len(word) == 1:
                output_data.write(word + "\tS\n")   
            else:
                output_data.write(word[0] + "\tB\n")
                for w in word[1:len(word)-1]:
                    output_data.write(w + "\tM\n")
                output_data.write(word[len(word)-1] + "\tE\n")
        output_data.write("\n")
    input_data.close()
    output_data.close()

if __name__ ==