问题标签 [crf]

是否可以并行化 python CRFSuite（https://github.com/tpeng/python-crfsuite）？我认为 CRF++ 支持并行化，所以我想必须有一些钩子才能启用与 CRFsuite 的并行化。

我从下载了 pythoncrfsuite 包

https://pypi.python.org/pypi/python-crfsuite

并通过安装它

命令，它完美地安装在系统上。但是，我无法将它与 spyder 一起使用，无论我导入 pycrfsuite 时都会出现以下错误，你能为我提供一个合适的解决方案吗？

尽管在包含 __init_.py 的文件夹中有一个名为 _pycrfsuite.cpp 的文件。

我正在使用 python2.7、nltk 3.2.1 和 python-crfsuite 0.8.4。我正在关注此页面：http ://www.nltk.org/api/nltk.tag.html?highlight= stanford#nltk.tag.stanford.NERTagger 用于 nltk.tag.crf 模块。

首先我只是运行这个

我也试过这个

但我收到以下错误，

我想在 PyStruct 中使用 CRF 执行回归。我想通过考虑大约在同一时间发生的另一个帖子来预测一个帖子将收到的喜欢的数量。

我正在关注此链接以制作CRF 模型。我正在使用以下命令制作模型。

模型制作成功，但我的训练数据非常多，而且花费了太多时间。当我仔细观察系统中发生的事情时。它只使用了我电脑的一个核心。

我可以以应该使用我计算机的许多内核的方式运行此命令吗？看起来它是作为单线程实现的。是否支持多线程？如果是，请分享。

我正在尝试使用机器学习来标记句子（每个句子都有一个标签，我假设句子是相互独立的）。我认为线性 CRF 模型适用于这种情况，但我有一些问题。

我尝试使用CRF++（我看到的其他实现似乎有类比格式）。它使用句子作为输入，但输出标签分配给每个标记。如何为整个句子使用单个标签？（我想到的技巧是在测试数据中分配一个重要的标签，并将其视为整个句子的输出标签。）

如何使用不同长度的句子？训练配置需要指定在分析当前令牌时要考虑哪些令牌。但是一个句子可以有大量或少量的标记，我想使用一个句子中的所有标记（不是更多或更少），以利用整个信息。

从这个问题看来，我正在尝试做的事情是可能的（整个序列的单个标签），但我不知道如何为此格式化训练数据。

我已经从此链接下载了 NER 的最新版本。然后在提取它之后，我运行了这个命令。

这不起作用并出现以下异常。

在stanford-ner-2015-12-09文件夹中还有另一个文件夹lib，它已经包含 slf4j 库，但仍然没有执行上述命令。我刚刚下载并提取文件并运行该命令来制作模型，但这个异常即将到来。如果你能帮助我，我会很感激你。

我正在实现自己的 CRF 模型，我想使用 Mallet 的 CRF 训练器来获得我实现的特征函数的权重。

如何将我的特征函数传递给 Mallet 的 CRF，以便它搜索它们的最佳权重？

我是 Mallet 的新手，并试图使用它的 CRF 功能来进行命名实体识别。我知道有一个例子展示了如何在他们的网站上使用 Java 导入数据，但它处理的是纯文本（不是训练集格式）。现在我有以下格式的训练数据（网站上显示的确切格式）。第一列是单词，第二列是标签。

_{注意：它在渲染输出中不可见，但这似乎是制表符分隔的}

所以现在我被卡住了。我应该如何使用 Mallet API 将上述数据导入为训练集？

我知道如何在命令行中执行此操作，但我想编写 JAVA 代码，以便将来可以使用他们的 API 添加更多功能。

我想实现Collobert 等人中描述的句子级对数似然 。，页。14.

要计算转换分数，我可以使用 CRF，但我不知道如何将它集成到 tensorflow 中。我考虑过使用 tf.contrib.crf.CrfForwardRnnCell来计算转换分数，但是这个类返回一对包含新 alpha 值的 [batch_size, num_tags] 矩阵值，而不是我期望的一个 [batch_size, num_tags, num_tags] 张量.

有没有人有一个如何在 tensorflow 中使用 CRF 的例子？谢谢！