CRF简介 Conditional Random Field:条件随机场,一种机器学习技术(模型) CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域,其在NLP技术领域中主要用于文本标注,并有多种应用场景,例如: 分词(标注字的词位信息,由字构词) 词性标注(标注分词的词性,例如:名词,动词,助词) 命名实体识别(识别人名,地名,机构名,商品名等具有一定内在规律的实体名词) 本文主要描述如何使用CRF技术来进行中文分词. CRF VS 词典统计分词 基于词典的分词过度依赖词典和规则库,因…

https://blog.csdn.net/qq_39399966/article/details/102576949 Step 1 - ab (apache benchmark) 安装 yum -y install httpd-tools 安装完后输入 ab -V 显示类似如下: Step 2 - ab 测试的命令参数 参数说明: -n  即requests,用于指定压力测试总共的执行次数. -c  即concurrency,用于指定的并发数. -t  即timelimit,等待响应的最大时间…

1.下载VM中文版:http://download.pchome.net/system/sysenhance/down-4673-1.html,解压后双击安装包: 2.点击:下一步 3.允许安装协议,点击下一步 4.双击自己定义 5.能够选择更改安装路径和须要的功能,单击下一步 6.更改你的共享主机存储路径(最好和VM安装到同一文件夹下方便以后更新或者删除)--然后双击--下一步 7.依据须要,自己选择,然后下一步 8.依据须要,自己选择,然后下一步 9.创建快捷方式,然后下一步 10.单击继续…

一.Impala简单介绍 Cloudera Impala对你存储在Apache Hadoop在HDFS,HBase的数据提供直接查询互动的SQL.除了像Hive使用同样的统一存储平台,Impala也使用同样的元数据,SQL语法(Hive SQL),ODBC驱动程序和用户界面(Hue Beeswax).Impala还提供了一个熟悉的面向批量或实时查询和统一平台. 二.Impala安装 1.安装要求 (1)软件要求 Red Hat Enterprise Linux (RHEL)/CentOS 6.2…

Maven是一个采用纯Java编写的开 源项目管理工具.Maven采用了一种被称之为project object model (POM)概念来管理项目,所有的项目配置信息都被定义在一个叫做POM.xml的文件中,通过该文件,Maven可以管理项目的整个声明周期,包括编译,构建,测试,发布,报告等等. 一:官方下载Maven http://maven.apache.org/download.cgi 然后下载完成解压到你的硬盘, 例如:E:\Maven\apache-maven-3.0.5 二:配置…

本文环境例如以下: 操作系统:CentOS 6 32位 ZooKeeper版本号:3.4.8 Storm版本号:1.0.0 JDK版本号:1.8.0_77 32位 python版本号:2.6.6 集群情况:一个主控节点(Master)和两个工作节点(Slave1,Slave2) 1. 搭建Zookeeper集群 安装參考:CentOS下ZooKeeper单机模式.集群模式安装 2. 在Nimbus和worker机器上安装依赖包 Java 6 Python 2.6.6 以上的版本号是官方说已经有測…

一.原数据库的卸载       数据库的卸载就不多说了,讲一下过程:       1.运行Oracle Uninstall,卸载Oracle产品     2.删除regedit下的全部Oracle相关项     3.重新启动机器     4.sc delete 删除Oracle的相关服务     5.手动删除<Oracle_Home>文件夹.以及C:\Program Files下的Oracle文件夹     6.删除手动加入的环境变量       注:必需要删除自己加入的环境变量.我就由于開始…

Cacti是一套基于PHP,MySQL,SNMP及RRDTool开发的网络流量监測图形分析工具.Cacti是通过 snmpget来获取数据.使用 RRDtool绘绘图形,而且你全然能够不须要了解RRDtool复杂的參数.它提供了很强大的数据和用户管理功能.能够指定每个用户能查看树状结构.host以及不论什么一张图.还能够与LDAP结合进行用户验证,同一时候也能自己增加模板.功能很强大完好.界面友好. 软件 Cacti 的发展是基于让 RRDTool 使用者更方便使用该软件,除了主要的 Snmp…

redis是一个key-value存储系统. 和Memcached类似.它支持存储的value类型相对很多其它,包含string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,并且这些操作都是原子性的. 在此基础上.redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.差别的是redis会周期性的把…

转自:https://topshelf.readthedocs.io/en/latest/overview/commandline.html Topshelf Command-Line Reference Once a service has been created using Topshelf, an extensive command-line vocabulary is available which can be used to install, uninstall, start, a…

安装CRF++, 到CRF++网站CRF++: Yet Another CRF toolkit,下载C++源代码安装包(这里用的是 CRF++-0.58.tar.gz ),解压,进入解压文件并如下过程安装 hd@hd:~/DLStudy$ tar -zxvf CRF++-0.58.tar.gz hd@hd:~/DLStudy$ cd CRF++-0.58/ hd@hd:~/DLStudy/CRF++-0.58$ ./configure hd@hd:~/DLStudy/CRF++-0.58$ ma…

在这里就不提心酸的安装过程了,就把成功安装及部分问题整理出来,以供参考: 安装环境:ubuntu14 1.安装ruby包  sudo apt-get install ruby2.安装zlib包  sudo apt-get install zlib1g-dev3.安装glib包  进入glib解压文件目录  ./configure   (如果没执行1,2步,可能出现缺少zlib和libffi版本太小的问题,libffi安装方法自行百度)  make  make  install(出现错误:/usr…

什么是crf 利用crf++进行实体识别的流程 确定标签体系: 确定特征模板文件: 处理训练数据文件: 模型训练. 确定标签体系 大部分情况下,标签体系越复杂准确度也越高,但相应的训练时间也会增加.因此需要根据实际情况选择合适的标签体系. 确定模板文件 特征模版是一个文本文件,其内容如下所示,其中每行表示一个特征.如下模板使用了unigram特征,并且仅以字符本身作为特征而不考虑其他特征.除当前字符外,还使用了其前后3个字,以及上下文的组合作为特征.CRF++会根据特征模版生成相关的特征函数.关…

学习自然语言处理的同学都知道,条件随机场(crf)是个好东西.虽然它的原理确实理解起来有点困难,但是对于我们今天用到的这个crf工具crf++,用起来却是挺简单方便的. 今天只是简单试个水,参考别人的博文进行了个简单的中文分词,如有错误之处,欢迎指出. 在正式开工之前,我先介绍下条件随机场以及crf++的安装 第一部分 介绍 首先介绍下啥是条件随机场,条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量条件下,另一组输出随机变量的条件概率分布模型. 以一组词性标注为例,给定输入X={我,喜欢,雷峰塔},那…

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

http://x-algo.cn/index.php/2016/02/15/conditional-random-field-crf-theory-and-implementation/ 条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量条件下,求另一组输出随机变量的条件概率分布的模型:其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场(后面解释),条件随机场可以用于不同的预测问题,对自然语言处理过程主要是线性(linear chain)条件随机场,这时,问题变成了由输入序列对输出序列预测的判别模型,形式为对数…

CRF与NER简介   CRF,英文全称为conditional random field, 中文名为条件随机场,是给定一组输入随机变量条件下另一组输出随机变量的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫(Markov)随机场.   较为简单的条件随机场是定义在线性链上的条件随机场,称为线性链条件随机场(linear chain conditional random field). 线性链条件随机场可以用于序列标注等问题,而本文需要解决的命名实体识别(NER)任务正好可通过序列标注方…

工具包:https://taku910.github.io/crfpp/#tips 语料:http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/ 安装: 1)下载linux版本CRF++包-----CRF++-0.58.tar.gz,并解压. 2)cd CRF++-0.58 3)./configure 4)sudo make 5)sudo make install 若出现ImportError: libcrfpp.so.0: cannot open shared o…

上一节我们介绍了CRF的背景,本节开始进入CRF的正式的定义,简单来说条件随机场就是定义在隐马尔科夫过程的无向图模型,外加可观测符号X,这个X是整个可观测向量.而我们前面学习的HMM算法,默认可观测符号是独立的,但是根据我们的实际语言来说,独立性的假设太牵强,不符合我们的语言规则,因此在HMM的基础上,我们把可观测符号的独立性假设去掉.同时我们知道HMM的解法是通过期望最大化进行求解,而CRF是通过最大熵模型进行求解,下面我们就从定义开始看看什么是CRF: CRF定义这里定义只讲线性链随机场,针…

转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618222.html 首先我们先弄懂什么是"条件随机场",然后再探索其详细内容. 于是,先介绍几个名词. 马尔可夫链 比如:一个人想从A出发到达目的地F,然后中间必须依次路过B,C, D, E,于是就有这样一个状态: 若想到达B,则必须经过A: 若想到达C,则必须经过A, B: 以此类推,最终 若想到达F,则必须经过A,B,C,D,E. 如果把上面的状态写成一个序列的话,那就是:…

http://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/48790317 Crf模型 1.   定义 一阶(只考虑y前面的一个)线性条件随机场: 相比于最大熵模型的输入x和输出y,crf模型的输入输出都是序列化以后的矢量,是对最大熵模型的序列扩展. 相比于最大熵模型的另外一个不同是,crf多出了一个维度j(j表示序列x的位置),即任意一个输出yi,都跟所有的输入x有关. 经过变换,crf概率模型可以转化为: 先求一个位置x的所有特征,再求所有位置x 先求一个维度…

本文简单整理了以下内容: (一)马尔可夫随机场(Markov random field,无向图模型)简单回顾 (二)条件随机场(Conditional random field,CRF) 这篇写的非常浅,基于 [1] 和 [5] 梳理.感觉 [1] 的讲解很适合完全不知道什么是CRF的人来入门.如果有需要深入理解CRF的需求的话,还是应该仔细读一下几个英文的tutorial,比如 [4] . (一)马尔可夫随机场简单回顾 概率图模型(Probabilistic graphical model,P…

BILSTM+CRF中的条件随机场 tensorflow中crf关键的两个函数是训练函数tf.contrib.crf.crf_log_likelihood和解码函数tf.contrib.crf.viterbi_decode crf_log_likelihood(inputs, tag_indices, sequence_lengths, transition_params=None) Computes the log-likelihood of tag sequences in a CRF. A…

CRF - 条件随机场 工具包(python/c++) 项目案例 ConvCRF+FullCRF https://github.com/MarvinTeichmann/ConvCRF 需要的包Optional Packages: pyinn, pydensecrf pip install git+https://github.com/szagoruyko/pyinn.git@master pytorch-crf 工具 Python 3.6 PyTorch 1.0.0 pip install py…

目录 前言 目录 条件随机场(conditional random field CRF) 核心点 线性链条件随机场 简化形式 CRF分词 CRF VS HMM 代码实现 训练代码 实验结果 参考文献 前言 通过前面几篇系列文章,我们从分词中最基本的问题开始,并分别利用了1-gram和HMM的方法实现了分词demo.本篇博文在此基础上,重点介绍利用CRF来实现分词的方法,这也是一种基于字的分词方法,在将句子转换为序列标注问题之后,不使用HMM的生成模型方式,而是使用条件概率模型进行建模,即判别模型…

 CRF简介 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. [gerative-discriminative.png] CRF训练 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>. CRF解码 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…

这是一个基于CRF的中文依存句法分析器,内部CRF模型的特征函数采用 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)储存,解码采用特化的维特比后向算法.相较于<最大熵依存句法分析器的实现>,分析速度翻了一倍,达到了1262.8655 sent/s 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源项目中,最新hanlp1.7版本已经发布 CRF简介 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.在生产中经常使用的训练工具是CRF++,关于CRF++的…

Hanlp中使用纯JAVA实现CRF分词 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,基于条件随机场(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. 开源项目 本文代码已集成到HanLP中开源:http://hanlp.com/ CRF简介 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…

昨天,有个朋友给我出了个难题:他手上有一个视频,1080P的,49秒,200多兆:要求在确保质量的情况下把文件压缩到10M以内. 这是什么概念呢?按照文件大小10M来计算,码率是:10 x 8 / 49 = 1.6 Mbps.也就比VCD的质量略好一点(注:VCD的标准码率是1150 Kbps).谈何“确保质量”?mission impossible啊! 咱还是现实一点吧.在不明显损失画质的前提下,看看使用FFmpeg能够帮到多少忙.用iPhone拍了一个1920 x 1080的视频,33秒,4…

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简介 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. CRF训练 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<…