基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现

楼主^#

更多发布于：2019-01-16 13:45

[] 1


	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++的使用以及模型格式请参阅《CRF++模型格式说明》。 CRF训练语料库与《最大熵依存句法分析器的实现》相同，采用清华大学语义依存网络语料的20000句作为训练集。预处理依存关系事实上由三个特征构成——起点、终点、关系名称。在本CRF模型中暂时忽略掉关系名称（在下文可以利用其它模型补全）。根据依存文法理论, 我们可以知道决定两个词之间的依存关系主要有二个因素: 方向和距离。因此我们将类别标签定义为具有如下的形式: [ + \|- ] dPOS 其中, [ + \| – ]表示方向, + 表示支配词在句中的位置出现在从属词的后面, – 表示支配词出现在从属词的前面; POS表示支配词具有的词性类别; d表示距离。比如原树库：图片：图1.JPG 转换后：图片：图2.JPG 特征模板图片：图3.jpg 训练参数 1.crf_learn -f 3 -c 4.0 -p 3 template.txt train.txt model -t 我的试验条件（机器性能）有限，每迭代一次要花5分钟，最后只能设定最大迭代次数为100。经过痛苦的迭代，得到了一个效果非常有限的模型，其serr高达50%，暂时只做算法测试用。解码标准的维特比算法假定所有标签都是合法的，但是在本CRF模型中，标签还受到句子的约束。比如最后一个词的标签不可能是+nPos，必须是负数，而且任何词的[+/-]nPos都得保证后面（或前面，当符号为负的时候）有n个词语的标签是Pos。所以我覆写了CRF的维特比tag算法，代码如下：图片：图4.jpg 注意上面的 1.if (!isLegal(j, i, table)) continue; 保证了标签的合法性。这一步的结果：图片：图5.jpg 后续处理有了依存的对象，还需要知道这条依存关系到底是哪种具体的名称。我从树库中统计了两个词的词与词性两两组合出现概率，姑且称其为2gram模型，用此模型接受依存边两端的词语，输出其最可能的关系名称。最终结果转换为CoNLL格式输出：图片：图6.jpg