example文件夹：有四个任务的训练数据、测试数据和模板文件。
crf_learn.exe：CRF++的训练程序
crf_test.exe：CRF++的预测程序
libcrfpp.dll：训练程序和预测程序需要使用的静态链接库。
实际上，需要使用的就是crf_learn.exe，crf_test.exe和libcrfpp.dll，这三个文件。
一、简单使用
1.将crf_learn.exe；crf_test.exe；libcrfpp.dll三个文件复制到到，含有exec.sh；template；test.data；train.data的文件夹（chunking）里。
2.cmd cd进入该文件夹
crf_learn template train.data model 训练数据
crf_test -m model test.data >output.txt 测试数据
perl conlleval.pl < output.txt 评估效果（此处会报错误）需要下载perl（需要复制
conlleval.pl文件到文件夹里）
3.会产生一个新的文件：model
这个训练过程的时间、迭代次数等信息就会输出到控制台上，如果想要保存这些信息，我们可以将这些标准输出 流到文件，命令格式为：
crf_learn template_file train_file model_file >> train_info_file
eg:crf_learn template train.data model >> model_out.txt
4.有四个参数可以调整，我认为目前对我的试验有用的是：
-c float
这个参数设置CRF的hyper-parameter。c的数值越大，CRF拟合训练数据的程度越高。这个参数可以调整过拟合和不拟合之间的平衡度。这个参数可以通过 交叉验证? 等方法寻找较优的参数。（其实还不太懂?）
-f NUM
这个参数设置特征的cut-off threshold。CRF++使用训练数据中至少出现NUM次的特征。默认值为1。
二、训练过程（详细）
crf_learn <模板> <训练语料> <模板文件>。
其中模板和训练语料是需要事先准备好的，模板文件在训练完成后生成。
训练中一些参数的说明：（没试过）
ter：迭代次数
terr：标记错误率
serr：句字错误率
obj：当前对象的值。当这个值收敛到一个确定值的时候，训练完成
diff：与上一个对象值之间的相对差
三、测试过程（详细）
1.输入命令进行测试数据,测试程序的命令为：
crf_test -m model_file test_file
eg: crf_test -m model test.data
2.同样，与crf_learn类似，输出的结果放到了标准输出流上，而这个输出结果是最重要的预测结果信息（预测文件的内容+预测标注），同样可以使用重定向，将结果保存下来，命令为：
crf_test -m model_file test_files >> result_file
eg：crf_test -m model test.data >> output.txt
你会发现生成一个新的文件output.txt，就是我们的测试结果。
3.在这里的参数 有两个-v 和-n,都是用来显示一些信息的。
-v 可以用来预测标签概率值 -n用处不大
四、特征选取及模板的编写
特征选取的行是相对的，列数绝对的，
特征表示方法为：%x[行，列]，行列的初始位置都为0。
U00:%x[-2,0]
U01:%x[-1,0]
U02:%x[0,0]
U03:%x[1,0]
U04:%x[2,0]
U05:%x[-2,1]
U06:%x[-1,1]
U07:%x[0,1]
U08:%x[1,1]
U09:%x[2,1]
U10:%x[-1,0]/%x[0,0]
U11:%x[0,0]/%x[1,0]
U12:%x[-2,1]/%x[-1,1]
U13:%x[-1,1]/%x[0,1]
U14:%x[0,1]/%x[1,1]
U15:%x[1,1]/%x[2,1]
U16:%x[-2,1]/%x[-1,1]/%x[0,1]
U17:%x[-1,1]/%x[0,1]/%x[1,1]
U18:%x[0,1]/%x[1,1]/%x[2,1]
说明：
i. 其中#开头的行不起作为，为注释；
ii. 行与行之间可以有空行；
iii. Unigram的特征前使用字母U，而Bigram的特征前使用字母B。后面的数字用于区分特征，当然这些数字不是一定要连续。
下载(注意需要先安装perl)：
要求crf_test一步使用的测试文件中本身带有答案，这样解码后生成的结果会在答案的后一列。比如原来为：
使 En N
、 Sw N
交 Bni B-ORG
通 Mni I-ORG
部 Eni I-ORG
部 Bn N
那么解码后变成：
使 En N N
、 Sw N N
交 Bni B-ORG B-ORG
通 Mni I-ORG I-ORG
部 Eni I-ORG I-ORG
部 Bn N N
CoNLL 2000将把最后一列与倒数第二列进行对比，统计出最后各类的正确率，召回率、F值等。
评测命令为：perl conlleval.pl < <评测文件>
使用评测工具前要将评测文件中的所有制表位转换成空格，否则评测工具会出错