基于CRF工具的机器学习方法命名实体识别的过

[转自百度文库]

基于CRF工具的机器学习方法命名实体识别的过程

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更新：2014-04-11 09:32

这里只讲基本过程，不涉及具体实现，我也是初学者，想给其他初学者一些帮助，如有不对，请多包涵

方法/步骤

语料的收集整理。部分专业有完整的语料库（包括训练语料和测试语料，这些语料不需要再进行人工标注）。如果没有，个人就要根据专业需求上网上用工具抓取，下载，预处理（对中文语料需要进行分词处理和词性标注预处理），同时要对训练预料进行人工标注，很浪费时间。个人建议初学者直接在能找到的专业语料库上做实验。

根据专业需求选取要抽取的特征，制定特征模板。这个过程参考专业领域的论文，一般好的特征别人都提到过。选取特征之后这里要跑程序，将语料格式根据选取的特征转化为CRF模型所要求的语料格式（这个程序一般要自己写，因为特征不一样）。

语料格式整理好之后，用CRF进行训练。配置crf就不说了，训练和测试是在DOS环境下进行的。使用crf工具进行训练：命令：crf_learn template train model （template是训练模板 train 训练语料model训练模型）

使用crf工具进行测试：命令：crf_test model test > test.a（model是训练模型test 是测试语料test.a是测试结果）这里只是一个例子说明过程，具体使用方法百度CRF的具体用法。

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这个测试结果不能直接进行评价，要先测试结果转化为可以评价的格式（这里也是需要跑程序）。转化后评测。目前我知道的是在UNIX系统下评测，有UNIX服务器的最好，用 FlashFXP软件登陆服务器，用putty软件进行评测。putty评测命令：perl alt_eval.perl test.e > test-1(test.e是可以被评测的经过CRF模型测试过的测试语料格式，是经过my Eclipse转化而来。test-1是存放评测结果的文件，如果不定义，结果直接显示在控制台)。