CRF++总结

1. 简述

    最近要应用CRF模型,进行序列识别。选用了CRF++工具包,具体来说是在VS2008的C#环境下,使用CRF++的windows版本。本文总结一下了解到的和CRF++工具包相关的信息。

    参考资料是CRF++的官方网站:CRF++: Yet Another CRF toolkit,网上的很多关于CRF++的博文就是这篇文章的全部或者部分的翻译,本文也翻译了一些。

2. 工具包下载

    第一,版本选择,当前最新版本是2010-05-16日更新的CRF++ 0.54版本,不过这个版本以前我用过一次好像运行的时候存在一些问题,网上一些人也说有问题,所以这里用的是2009-05-06: CRF++ 0.53版本。关于运行出错的信息有http://ir.hit.edu.cn/bbs/viewthread.php?action=printable&tid=7945为证。

    第二,文件下载,这个主页上面只有最新的0.54版本的文件,网上可以搜索,不过不是资源不是很多,我在CSDN上面下载了一个CRF++0.53版本的,包含linux和windows版本,其要花掉10个积分。因为,我没有找到比较稳定、长期、免费的链接,这里上传一份这个文件:CRF++ 0.53 Linux和Windows版本

3. 工具包文件

   

    doc文件夹:就是官方主页的内容。
    example文件夹:有四个任务的训练数据、测试数据和模板文件。
    sdk文件夹:CRF++的头文件和静态链接库。
    crf_learn.exe:CRF++的训练程序。
    crf_test.exe:CRF++的预测程序
    libcrfpp.dll:训练程序和预测程序需要使用的静态链接库。

    实际上,需要使用的就是crf_learn.exe,crf_test.exe和libcrfpp.dll,这三个文件。

4. 命令行格式

4.1 训练程序

    命令行:
    % crf_learn template_file train_file model_file
   
这个训练过程的时间、迭代次数等信息会输出到控制台上(感觉上是crf_learn程序的输出信息到标准输出流上了),如果想保存这些信息,我们可以将这些标准输出流到文件上,命令格式如下:
    % crf_learn template_file train_file model_file >> train_info_file

    有四个主要的参数可以调整:
    -a CRF-L2 or CRF-L1     
    规范化算法选择。默认是CRF-L2。一般来说L2算法效果要比L1算法稍微好一点,虽然L1算法中非零特征的数值要比L2中大幅度的小。
    -c float
    这个参数设置CRF的hyper-parameter。c的数值越大,CRF拟合训练数据的程度越高。这个参数可以调整过度拟合和不拟合之间的平衡度。这个参数可以通过交叉验证等方法寻找较优的参数。
    -f NUM
    这个参数设置特征的cut-off threshold。CRF++使用训练数据中至少NUM次出现的特征。默认值为1。当使用CRF++到大规模数据时,只出现一次的特征可能会有几百万,这个选项就会在这样的情况下起到作用。
    -p NUM
    如果电脑有多个CPU,那么那么可以通过多线程提升训练速度。NUM是线程数量。

    带两个参数的命令行例子:
    % crf_learn -f  3 -c 1.5 template_file train_file model_file

4.2 测试程序 

     命令行:
     % crf_test -m model_file test_files
     有两个参数-v和-n都是显示一些信息的,-v可以显示预测标签的概率值,-n可以显示不同可能序列的概率值,对于准确率,召回率,运行效率,没有影响,这里不说明了。
      与crf_learn类似,输出的结果放到了标准输出流上,而这个输出结果是最重要的预测结果信息(测试文件的内容+预测标注),同样可以使用重定向,将结果保存下来,命令行如下。
      % crf_test -m model_file test_files >> result_file

5. 文件格式

5.1 训练文件

    下面是一个训练文件的例子:

   
    训练文件由若干个句子组成(可以理解为若干个训练样例),不同句子之间通过换行符分隔,上图中显示出的有两个句子。每个句子可以有若干组标签,最后一组标签是标注,上图中有三列,即第一列和第二列都是已知的数据,第三列是要预测的标注,以上面例子为例是,根据第一列的词语和和第二列的词性,预测第三列的标注。

   当然这里有涉及到标注的问题,这个就是很多paper要研究的了,比如命名实体识别就有很多不同的标注集。这个超出本文范围。

5.2 测试文件

    测试文件与训练文件格式自然是一样的,用过机器学习工具包的这个一般都理解吧。

    与SVM不同,CRF++没有单独的结果文件,预测结果通过标准输出流输出了,因此前面4.2节的命令行中,将结果重定向到文件中了。结果文件比测试文件多了一列,即为预测的标签,我们可以计算最后两列,一列的标注的标签,一列的预测的标签,来得到标签预测的准确率。

5.3 模板文件

5.3.1 模板基础

    模板文件中的每一行是一个模板。每个模板都是由%x[row,col]来指定输入数据中的一个token。row指定到当前token的行偏移,col指定列位置。
   
    由上图可见,当前token是the这个单词。%x[-2,1]就就是the的前两行,1号列的元素(注意,列是从0号列开始的),即为PRP。

5.3.2 模板类型

    有两种类型的模板,模板类型通过第一个字符指定。

    Unigram template: first character, 'U'
   
当给出一个"U01:%x[0,1]"的模板时,CRF++会产生如下的一些特征函数集合(func1 ... funcN) 。
   
    这几个函数我说明一下,%x[0,1]这个特征到前面的例子就是说,根据词语(第1列)的词性(第2列)来预测其标注(第3列),这些函数就是反应了训练样例的情况,func1反映了“训练样例中,词性是DT且标注是B-NP的情况”,func2反映了“训练样例中,词性是DT且标注是I-NP的情况”。
    模板函数的数量是L*N,其中L是标注集中类别数量,N是从模板中扩展处理的字符串种类。

    Bigram template: first character, 'B'
   
这个模板用来描述二元特征。这个模板会自动产生当前output token和前一个output token的合并。注意,这种类型的模板会产生L * L * N种不同的特征。

    Unigram feature 和 Bigram feature有什么区别呢? 
    unigram/bigram很容易混淆,因为通过unigram-features也可以写出类似%x[-1,0]%x[0,0]这样的单词级别的bigram(二元特征)。而这里的unigram和bigram features指定是uni/bigrams的输出标签。
    unigram: |output tag| x |all possible strings expanded with a macro|
    bigram: |output tag| x |output tag| x |all possible strings expanded with a macro|
    这里的一元/二元指的就是输出标签的情况,这个具体的例子我还没看到,example文件夹中四个例子,也都是只用了Unigram,没有用Bigarm,因此感觉一般Unigram feature就够了。

5.3.3 模板例子

    这是CoNLL 2000的Base-NP chunking任务的模板例子。只使用了一个bigram template ('B')。这意味着只有前一个output token和当前token被当作bigram features。“#”开始的行是注释,空行没有意义。

   
6. 样例数据

    example文件夹中有四个任务,basenp,chunking,JapaneseNE,seg。前两个是英文数据,后两个是日文数据。第一个应该是命名实体识别,第二个应该是分词,第三个应该是日文命名实体识别,第四个不清楚。这里主要跑了一下前两个任务,后两个是日文的搞不懂。

    根据任务下面的linux的脚步文件,我写了个简单的windows批处理(其中用重定向保存了信息),比如命名为exec.bat,跑了一下。批处理文件放在要跑的任务的路径下就行,批处理文件内容如下:
    ..\..\crf_learn -c 10.0 template train.data model >> train-info.txt
    ..\..\crf_test   -m model test.data >> test-info.txt

    这里简单解释一下批处理,批处理文件运行后的当前目录就是该批处理文件所在的目录(至少我的是这样,如果不是,可以使用cd %~dp0这句命令,~dp0表示了“当前盘符和路径”),crf_learn和crf_test程序在当前目录的前两级目录上,所以用了..\..\。

7. 总结

    命令行(命令行格式,参数,重定向)

    调参数(一般也就调训练过程的c值) 

    标注集(这个很重要,研究相关)

    模板文件(这个也很重要,研究相关)

    模板文件的Unigram feature 和 Bigram feature,前面也说了,这里指的是output的一元/二元,这个应用的情况暂时还不是特别了解,还需要看一些paper可能才能知道。

转自:http://www.cnblogs.com/pangxiaodong/archive/2011/11/21/2256264.html

posted on 2012-07-29 21:12 _Clarence 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

导航

统计