【CRF++模型格式】

接着上次的【windows下CRF++的安装与使用】。

得到了一个CRF模型文件：4_model.txt

文件中的大致内容：

version: 100
cost-factor: 1
maxid: 1000212
xsize: 1

B
E
M
S

U00:%x[-1,0]  
U01:%x[0,0]  
U02:%x[1,0]  
U03:%x[-1,0]/%x[0,0]  
U04:%x[0,0]/%x[1,0]  
U05:%x[-1,0]/%x[1,0] 
B

0 B
16 U00:_B-1  
20 U00:±  
24 U00:·  
28 U00:—  
32 U00:…  
36 U00:℃  
40 U00:Ⅱ  
44 U00:○  
48 U00:一  
52 U00:丁  
56 U00:七  
60 U00:万  
64 U00:丈  
68 U00:三  
72 U00:上  
76 U00:下  
80 U00:不  
84 U00:与  
88 U00:丑  
92 U00:专  
96 U00:且  
100 U00:世  
104 U00:丘  
108 U00:丙  
112 U00:业  
116 U00:丛  
120 U00:东  
124 U00:丝  
……
879904 U05:点/持 
879908 U05:点/新 
879912 U05:点/方 
879916 U05:点/时 
879920 U05:点/是 
879924 U05:点/有 
879928 U05:点/查 
879932 U05:点/标 
879936 U05:点/校 
879940 U05:点/滴 
879944 U05:点/点 
879948 U05:点/物 
879952 U05:点/生 
879956 U05:点/用 
879960 U05:点/的 
……
999360 U05:８/和 
999364 U05:８/国 
999368 U05:８/在 
999372 U05:８/实 
999376 U05:８/宣 
999380 U05:８/对 
999384 U05:８/将 
999388 U05:８/年 
999392 U05:８/广 
999396 U05:８/底 
999400 U05:８/开 
……
1000188 U05:ｒ/ｏ 
1000192 U05:ｓ/ｏ 
1000196 U05:ｓ/ｔ 
1000200 U05:ｔ/_B+1 
1000204 U05:ｔ/ｒ 
1000208 U05:ｖ/ｒ 

-5.3039491549446858
6.9686606396030255
5.9844827873959154
-4.3162416304971041
4.4185688865372637
-5.2990564300105900
-4.9373089506693910
4.7936848979753899
-6.1425956046958499
5.3435599245402976
4.9866536107248614
-4.8910676238540454
3.6863946819974251
-5.2381988840381810
-5.1474476454664444
5.0938604828406104
……
-0.0854856428715045
0.2216443338134583
-0.0234487407772868
-0.0573568125836646
-0.0592046486542575
0.1337969064644119
-0.0172354452264886
-0.0000620669742785
-0.0012273518799763
-0.0005013828136905
0.0017908016679605
-0.1075056593663938
-0.0977943428724233
0.2306923414979798
-0.0253923392592181
-0.0473414896745179
-0.0446209497355857
0.1053652143241086
-0.0134027749139654

依次说明

文件头：

version: 100
cost-factor: 1
maxid: 1000212
xsize: 1

说明了模型的版本，通过-c参数指定的cost-factor，特征函数的最大id，xsize是特征维数，也就是训练语料列数-1。

值得注意的是maxid比我们从文本中观察到的最大id(maxid)大了4，这是为什么呢？且听下文分解。

标签

B
E
M
S

也就是最终的输出。
模板

U00:%x[-1,0]  
U01:%x[0,0]  
U02:%x[1,0]  
U03:%x[-1,0]/%x[0,0]  
U04:%x[0,0]/%x[1,0]  
U05:%x[-1,0]/%x[1,0] 
B

特征函数

0 B
16 U00:_B-1  
20 U00:±  
24 U00:·  
28 U00:—  
32 U00:…  
36 U00:℃  
40 U00:Ⅱ  
44 U00:○  
48 U00:一  
52 U00:丁  
56 U00:七  
60 U00:万  
64 U00:丈  
68 U00:三  
72 U00:上  
76 U00:下  
80 U00:不  
84 U00:与  
88 U00:丑  
92 U00:专  
96 U00:且  
100 U00:世  
104 U00:丘  
108 U00:丙  
112 U00:业  
116 U00:丛  
120 U00:东  
124 U00:丝  
……
879904 U05:点/持 
879908 U05:点/新 
879912 U05:点/方 
879916 U05:点/时 
879920 U05:点/是 
879924 U05:点/有 
879928 U05:点/查 
879932 U05:点/标 
879936 U05:点/校 
879940 U05:点/滴 
879944 U05:点/点 
879948 U05:点/物 
879952 U05:点/生 
879956 U05:点/用 
879960 U05:点/的 
……
999360 U05:８/和 
999364 U05:８/国 
999368 U05:８/在 
999372 U05:８/实 
999376 U05:８/宣 
999380 U05:８/对 
999384 U05:８/将 
999388 U05:８/年 
999392 U05:８/广 
999396 U05:８/底 
999400 U05:８/开 
……
1000188 U05:ｒ/ｏ 
1000192 U05:ｓ/ｏ 
1000196 U05:ｓ/ｔ 
1000200 U05:ｔ/_B+1 
1000204 U05:ｔ/ｒ 
1000208 U05:ｖ/ｒ 

按照[id] [参数o]的格式排列，你可能会奇怪，f(s, o)应该接受两个参数才对。其实s隐藏起来了，注意到id不是连续的，而是隔了四个，这表示这四个标签（s=b|m|e|s）和公共的参数o组合成了四个特征函数。特别的，0-15为BEMS转移到BEMS的转移函数，也就是f(s’, s, o=null)。

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值得注意的是，_B-1表示句子第一个单词前面的一个单词，_B+1表示末尾后面的一个单词，你可以在最大熵的模型中找到类似的逻辑处理，依次类推。

特征函数权值
后面的小数依id顺序对应每个特征函数的权值。

-5.3039491549446858
6.9686606396030255
5.9844827873959154
-4.3162416304971041
4.4185688865372637
-5.2990564300105900
-4.9373089506693910
4.7936848979753899
-6.1425956046958499
5.3435599245402976
4.9866536107248614
-4.8910676238540454
3.6863946819974251
-5.2381988840381810
-5.1474476454664444
5.0938604828406104
……
-0.0854856428715045
0.2216443338134583
-0.0234487407772868
-0.0573568125836646
-0.0592046486542575
0.1337969064644119
-0.0172354452264886
-0.0000620669742785
-0.0012273518799763
-0.0005013828136905
0.0017908016679605
-0.1075056593663938
-0.0977943428724233
0.2306923414979798
-0.0253923392592181
-0.0473414896745179
-0.0446209497355857
0.1053652143241086
-0.0134027749139654

关于解码
严格来讲，解码并不属于本文的范围，但是不说说解码的话，对特征函数权值的理解就仅仅限于“浮点数”这一表面。所以简要地说说解码，比如说我们有一个句子“商品和服务”，对于每个字都按照上述模板生成一系列U特征函数的参数代入，得到一些类似010101的函数返回值，乘上这些函数的权值求和，就得到了各个标签的分数，由大到小代表输出这些标签的可能性。

至于B特征函数（这里特指简单的f(s’, s)），在Viterbi后向解码的时候，前一个标签确定了后就可以代入当前的B特征函数，计算出每个输出标签的分数，再次求和排序即可。

参考：
http://www.hankcs.com/nlp/the-crf-model-format-description.html