CRF++模型预测的两种实现方式

迈不过友情╰ 2022-12-17 01:17 222阅读 0赞

我们在文章[NLP（三十三）利用CRF实现中文分词][NLP_CRF] 中已经熟悉了CRF++模型训练和预测的流程。本文将介绍CRF++模型预测的两种实现方式，即使用subprocess模块和crfpy模块。  
  我们的任务还是实现中文分词，假设我们已经用CRF++训练好了中文分词的模型，模型文件名为`model`。我们将用这个模型文件来实现CRF++的模型预测。  
  模型预测的两种实现方式为：使用`subprocess`模块和`crfpy`模块。

### subprocess模块实现方式 ###

`subprocess` 模块允许我们启动一个新进程，并连接到它们的输入/输出/错误管道，从而获取返回值。  
  需要注意的是，在[NLP（三十三）利用CRF实现中文分词][NLP_CRF] 中我们实现中文分词功能的时候，输入的训练样本的每一行格式为`汉字\t词性\t标签`，其中标签为B-Char或I-Char。  
  使用subprocess模块实现CRF++模型预测的脚本如下：

import subprocess
    
    text = "上海迪士尼推出尊长季卡"
    # 生成待预测的文本
    with open("predict.data", "w", encoding="utf-8") as g:
        for char in text:
            g.write("%s\tn\tB-Char\n" % char)
    
    # 使用subprocess模块调用训练好的CRF模型进行预测，生成预测文件predict_new.txt
    ps = subprocess.Popen("crf_test -m model predict.data > predict_new.txt", shell=True)
    ps.wait()
    
    # 处理预测文件predict_new.txt，获取预测标签
    with open("predict_new.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
        content = [_.strip() for _ in f.readlines()]
    
    predict_tags = [line.split("\t")[-1] for line in content]
    
    # 输出预测结果
    for char, tag in zip(text, predict_tags):
        print("{}\t{}".format(char, tag))

输出的预测结果如下：

上	B-Char
    海	I-Char
    迪	I-Char
    士	I-Char
    尼	I-Char
    推	B-Char
    出	I-Char
    尊	B-Char
    长	I-Char
    季	B-Char
    卡	I-Char

### crfpy模块实现方式 ###

`crfpy`模块可以帮助我们加载训练好的CRF++模型，并实现模型预测功能。  
  使用crfpy模块实现CRF++模型预测的脚本如下：

import CRFPP
    
    # 加载模型文件
    CRF_MODEL_PATH = "model"
    tagger = CRFPP.Tagger("-m %s" % CRF_MODEL_PATH)
    
    text = "上海迪士尼推出尊长季卡"
    # 形成预测样本
    tagger.clear()
    for word in text:
        tagger.add("{} n B-char".format(word))
    tagger.parse()
    size = tagger.size()
    
    # 获取模型预测标签
    predict_tags = [tagger.y2(i)for i in range(0, size)]
    
    # 输出预测结果
    for char, tag in zip(text, predict_tags):
        print("{}\t{}".format(char, tag))

输出的预测结果同上。

本次分享到此结束，感谢阅读~

[NLP_CRF]: https://blog.csdn.net/jclian91/article/details/109168755