基于CRF序列标注的中文依存句法分析器的Java实现

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是序列标注场景中经常使用的模型，比HMM能利用更多的特征，比MEMM更能抵抗标记偏置的问题。在生产中常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句做为训练集。

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（在下文能够利用其它模型补全）。

根据依存文法理论, 咱们能够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。所以咱们将类别标签订义为具备以下的形式:

[ + |- ] dPOS

其中, [ + | – ]表示方向, + 表示支配词在句中的位置出如今从属词的后面, – 表示支配词出如今从属词的前面; POS表示支配词具备的词性类别; d表示距离。

好比原树库：

转换后：

特征模板

训练参数

 

1.crf_learn -f 3 -c 4.0 -p 3 template.txt train.txt model -t

 

个人试验条件（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。通过痛苦的迭代，获得了一个效果很是有限的模型，其serr高达50%，暂时只作算法测试用。

解码

标准的维特比算法假定全部标签都是合法的，可是在本CRF模型中，标签还受到句子的约束。好比最后一个词的标签不多是+nPos，必须是负数，并且任何词的[+/-]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。因此我覆写了CRF的维特比tag算法，代码以下：

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：

后续处理

有了依存的对象，还须要知道这条依存关系究竟是哪一种具体的名称。我从树库中统计了两个词的词与词性两两组合出现几率，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：