基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现

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#java #人工智能

本文介绍了一种基于条件随机场(CRF)的中文依存句法分析器，该分析器通过双数组Trie树储存特征函数，采用特化的维特比后向算法进行解码，分析速度达到1077.6443sent/s，相较于最大熵依存句法分析器，速度提升一倍。

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这是一个基于CRF的中文依存句法分析器，内部CRF模型的特征函数采用双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，解码采用特化的维特比后向算法。相较于《最大熵依存句法分析器的实现》，分析速度翻了一倍，达到了1077.6443 sent/sCRF简介CRF是序列标注场景中常用的模型，比HMM能利用更多的特征，比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。在生产中经常使用的训练工具是CRF++，关于CRF++的使用以及模型格式请参阅《CRF++模型格式说明》。CRF训练语料库与《最大熵依存句法分析器的...

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