条件随机场之CRF++源码详解-预测

while (*is) {//is是打开的测试文件，可以输入多个测试文件做预测
      tagger.parse_stream(is.get(), os.get()); 
}

bool TaggerImpl::parse_stream(std::istream *is,
                              std::ostream *os) {
  if (!read(is) || !parse()) {//read函数在特征篇讲过，不再赘述，调用parse函数进行预测
    return false;
  }
  if (x_.empty()) {
    return true;
  }
  toString(); //格式化输出，-v 会输出每个词预测为某个label的概率，-n会输出预测序列概率最大的前n个，如果理解上一篇训练过程，再看这个函数就比较容易理解，无非就是概率计算，这里不再赘述
  os->write(os_.data(), os_.size()); //输出到输出文件
  return true;
}
bool TaggerImpl::parse() {
  CHECK_FALSE(feature_index_->buildFeatures(this)) //构建特征，同特征篇代码，不再赘述
      << feature_index_->what();

  if (x_.empty()) {
    return true;
  }
  buildLattice(); //构建无向图，因为要计算代价最大的序列，训练篇讲过，不再赘述
  if (nbest_ || vlevel_ >= 1) {
    forwardbackward(); //前向后向算法，为了计算单词节点的概率，训练篇讲过，不再赘述
  }
  viterbi();  //维特比算法， 做预测的代码
  if (nbest_) {
    initNbest();
  }

  return true;
}
void TaggerImpl::viterbi() {
  for (size_t i = 0;   i < x_.size(); ++i) { //遍历每个词
    for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) { //遍历每个词的每个label
      double bestc = -1e37;
      Node *best = 0;
      const std::vector<Path *> &lpath = node_[i][j]->lpath;
      for (const_Path_iterator it = lpath.begin(); it != lpath.end(); ++it) { //从前一个词到当前词的代价之和 = max(前一个节点的代价 + 前一个节点的边代价 + 当前节点代价）
        double cost = (*it)->lnode->bestCost +(*it)->cost +
            node_[i][j]->cost;
        if (cost > bestc) { //记录截止当前节点最大的代价， 以及对应的前一个节点
          bestc = cost;
          best  = (*it)->lnode;
        }
      }
      node_[i][j]->prev     = best; //记录前一个几点
      node_[i][j]->bestCost = best ? bestc : node_[i][j]->cost; //记录最大的代价值， 如果best = 0代表第一个词，没有左边，最大代价就是节点的代价node_[i][j]->cost
    }
  }

  double bestc = -1e37;
  Node *best = 0;
  size_t s = x_.size()-1;
  for (size_t j = 0; j < ysize_; ++j) { //遍历最后一个词的节点，截止到最后一个词的代价最大值就是整个句子的最大代价
    if (bestc < node_[s][j]->bestCost) {
      best  = node_[s][j];
      bestc = node_[s][j]->bestCost;
    }
  }

  for (Node *n = best; n; n = n->prev) {//记录代价最大的预测序列
    result_[n->x] = n->y;
  }

  cost_ = -node_[x_.size()-1][result_[x_.size()-1]]->bestCost;
}