crfsuite训练(附代码)

本文提供了一份详细的crfsuite教程,包括安装、数据准备、训练、测试和评估。针对简历语料,采用IOB格式进行标注,训练模型用于识别应聘者的技能和专业等关键信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、背景

最近在做一个简历语料的训练,对简历中的关键信息进行标注(标注出应聘者的技能、专业等内容),已经有了大量的已经标注好的语料,之前是用crf++进行训练,后来迁移到crfsuite上,但是我在网上找不到太多的关于crfsuite教程,有些安装配置还特别麻烦,在找了其他人的代码以及看教程的基础上,终于训练出了一版,因此这里提供详细的教程,供大家参考

二、安装

安装非常简单,假设你已经配好 python 环境,并配好相关的安装工具 pip,easy_instal..直接在python中导入pycrfsuite、sklearn-crfsuite包

1)pip install python-crfsuite

2)pip install sklearn-crfsuit

 

三、数据准备

1)训练集数据:我使用的是IOB格式标注体系(采用了四个符号:B、I、E、O),使用txt文件(excel也可以),文件格式不是特别重要。我的txt文件里面是这个格式,不同的句子之间用一个空行隔开。(备注:我这里的ZY表示‘专业’、XL表示‘学历’),词与标注之间用tab键(或空格)隔开。

2)数据读入后,将数据放于一个列表,列表的样式为:

 

四、训练

1)特征定义

为每一个词(字)定义一些特征,可以理解为我们想要考察字的哪些特征,比如它是否为大小写、数字、以及它前后的字

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