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与基于隐马尔可夫模型的最短路径分词、N-最短路径分词相比，基于随机条件场（CRF）的分词对未登录词有更好的支持。本文（HanLP）使用纯Java实现CRF模型的读取与维特比后向解码，内部特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存，得到了一个高性能的中文分词器。
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。
这类耗时的任务，还是交给了用C++实现的CRF++。关于CRF++输出的CRF模型，请参考《CRF++模型格式说明》。
解码采用维特比算法实现。并且稍有改进，用中文伪码与白话描述如下：
首先任何字的标签不仅取决于它自己的参数，还取决于前一个字的标签。但是第一个字前面并没有字，何来标签？所以第一个字的处理稍有不同，假设第0个字的标签为X，遍历X计算第一个字的标签，取分数最大的那一个。
如何计算一个字的某个标签的分数呢？某个字根据CRF模型提供的模板生成了一系列特征函数，这些函数的输出值乘以该函数的权值最后求和得出了一个分数。该分数只是“点函数”的得分，还需加上“边函数”的得分。边函数在本分词模型中简化为f(s‘,s)，其中s‘为前一个字的标签，s为当前字的标签。于是该边函数就可以用一个4*4的矩阵描述，相当于HMM中的转移概率。
实现了评分函数后，从第二字开始即可运用维特比后向解码，为所有字打上BEMS标签。
还是取经典的“商品和服务”为例，首先HanLP的CRFSegment分词器将其拆分为一张表：
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商 null 品 null 和 null 服 null 务 null |
null表示分词器还没有对该字标注。
上面说了这么多，其实我的实现非常简练：
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/** * 维特比后向算法标注 * @param table */public void tag(Table table){ int size = table.size(); double bestScore = 0; int bestTag = 0; int tagSize = id2tag.length; LinkedList<double[]> scoreList = computeScoreList(table, 0); // 0位置命中的特征函数 for (int i = 0; i < tagSize; ++i) // -1位置的标签遍历 { for (int j = 0; j < tagSize; ++j) // 0位置的标签遍历 { double curScore = matrix[i][j] + computeScore(scoreList, j); if (curScore > bestScore) { bestScore = curScore; bestTag = j; } } } table.setLast(0, id2tag[bestTag]); int preTag = bestTag; // 0位置打分完毕，接下来打剩下的 for (int i = 1; i < size; ++i) { scoreList = computeScoreList(table, i); // i位置命中的特征函数 bestScore = Double.MIN_VALUE; for (int j = 0; j < tagSize; ++j) // i位置的标签遍历 { double curScore = matrix[preTag][j] + computeScore(scoreList, j); if (curScore > bestScore) { bestScore = curScore; bestTag = j; } } table.setLast(i, id2tag[bestTag]); preTag = bestTag; }} |
标注后将table打印出来：
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CRF标注结果商 B 品 E 和 S 服 B 务 E |
将BEMS该合并的合并，得到：
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[商品/null, 和/null, 服务/null] |
然后将词语送到词典中查询一下，没查到的暂时当作nx，并记下位置（因为这是个新词，为了表示它的特殊性，最后词性设为null），再次使用维特比标注词性：
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[商品/n, 和/cc, 服务/vn] |
CRF对分词有很好的识别能力，比如：
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CRFSegment segment = new CRFSegment();segment.enableSpeechTag(true);System.out.println(segment.seg("你看过穆赫兰道吗")); |
输出：
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CRF标注结果你 S 看 S 过 S 穆 B 赫 M 兰 M 道 E 吗 S [你/rr, 看/v, 过/uguo, 穆赫兰道/null, 吗/y] |
null表示新词。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/DjangoBlog/p/4224542.html
