**[[CRF固有表現データ>http://nlp.cs.nyu.edu/irex/index-j.html]] [#o1fd200a]
-CRF++の情報
--[[download>http://www.chasen.org/~taku/software/CRF++/#download]]
--[[関連文献>http://www.cis.upenn.edu/~pereira/papers/crf.pdf]]
--http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/
--http://nlp.dse.ibaraki.ac.jp/~shinnou/lecture/nl/NLP2006.pdf
--NAIST PDF http://is-education.naist.jp/Data/Syllabus/2008/TeachingMaterial/info-0022_1228834219.pdf
-Mecab
--vi /usr/local/lib/mecab/dic/ipadic/dicrc
2009/11/9時点
; CRF
node-format-crf = %m\s%h\s%f[6]-%F-[0,1,2,3]\n
unk-format-crf = %m\s%h\sOTHER-%F-[0,1,2,3]\n
eos-format-crf = \n
-Perl で学習データ作成中
--[[Perl/CRF++データへの変換]]
***固有表現抽出の場合 [#zaa048a5]
-日本語固有表現
--crf++に含まれているexample/JapaneseNEを参考にする
--$crf_learn -p2 -f 3 -c 4.0 template train.data model
-p 2 の意味 動作させるマシンが複数のCPUを持っているなら、
その個数をあたえると速くなる。
-f 3 の意味 素性を利用するための出現回数の閾値（しきいち）
この場合3回より小さくない素性を利用。デフォルトは1回。
-c 4.0 の意味 CRFのオプションで値を大きくすると過学習する傾向にある。
バランスよく設定する。
--$ crf_test -m model M_test.dat
---trainデータの作り方が形態素解析と異なる。単語\t情報1\t情報2\tIOB2タグ
---現在は、強引にmecabの出力をそれっぽく変えている。
8 -記号-空白 O
大久保 43 大久保-名詞-固有名詞-人名-姓 B-HUMAN
8 -記号-空白 I-HUMAN
え 2 え-感動詞 I-HUMAN
○ 4 ○-記号-一般 I-HUMAN
こ 38 こ-名詞-一般 I-HUMAN
8 -記号-空白 O
O
-IOBタグ
--内側、外側、始まりの記号
#B: チャンクの先頭
#I : チャンクの内部
#O: チャンクの外部
#E: チャンクの末尾
#S: 一つの語でチャンクを構成する
-IOB2タグ
--IOBを付けるだけでなく、詳細情報（Location,Humanなど）を付与
#B: B-Location B-Human
#I : I-Location I-Human
#O: O はそのまま
***形態素解析の学習の場合 [#f155d284]
-学習コマンド crf_learn
--crf_learn -a MIRA template train.data model
-テストコマンド crf_test
--crf_test -m model test.data
-実際のファイル
--http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/train.txt.gz
--http://www.cnts.ua.ac.be/conll2000/chunking/test.txt.gz
-利用するファイルとその中身
--template
--train.data
--test.data 半角スペース区切り
Rockwell NNP B-NP
International NNP I-NP
Corp. NNP I-NP
's POS B-NP
Tulsa NNP I-NP
unit NN I-NP
said VBD B-VP
it PRP B-NP
signed VBD B-VP
--$ cat train.data
He PRP B-NP
reckons VBZ B-VP
the DT B-NP
current JJ I-NP
account NN I-NP
deficit NN I-NP
will MD B-VP
narrow VB I-VP
to TO B-PP
only RB B-NP
# # I-NP
1.8 CD I-NP
billion CD I-NP
in IN B-PP
September NNP B-NP
. . O
He PRP B-NP
reckons VBZ B-VP
--$ cat template
---templateとは・・・
# Unigram
U00:%x[-2,0]
U01:%x[-1,0]
U02:%x[0,0]
U03:%x[1,0]
U04:%x[2,0]
U05:%x[-1,0]/%x[0,0]
U06:%x[0,0]/%x[1,0]
U10:%x[-2,1]
U11:%x[-1,1]
U12:%x[0,1]q
U13:%x[1,1]
U14:%x[2,1]
U15:%x[-2,1]/%x[-1,1]
U16:%x[-1,1]/%x[0,1]
U17:%x[0,1]/%x[1,1]
U18:%x[1,1]/%x[2,1]
U20:%x[-2,1]/%x[-1,1]/%x[0,1]
U21:%x[-1,1]/%x[0,1]/%x[1,1]
U22:%x[0,1]/%x[1,1]/%x[2,1]
--$ crf_learn -a MIRA template train.data model
CRF++: Yet Another CRF Tool Kit
Copyright(C)2005-2007 Taku Kudo, All rights reserved.
reading training data:
Done!0.00 s
Number of sentences: 2
Number of features: 1800
Number of thread(s): 1
Freq: 1
eta: 0.00010
C: 1.00000
shrinking size: 20
Algorithm: MIRA
iter=0 terr=0.66667 serr=0.50000 act=2 uact=0 obj=0.30126 kkt=12.00000
iter=1 terr=0.16667 serr=0.50000 act=2 uact=0 obj=0.36494 kkt=2.84937
iter=2 terr=0.00000 serr=0.00000 act=2 uact=0 obj=0.36494 kkt=0.00000
iter=3 terr=0.00000 serr=0.00000 act=2 uact=0 obj=0.36494 kkt=0.00000
Done!0.00 s
--$ crf_test -m model test.data
He PRP B-NP B-NP
reckons VBZ B-VP B-VP
the DT B-NP B-NP
current JJ I-NP I-NP
account NN I-NP I-NP
deficit NN I-NP I-NP
will MD B-VP B-VP
narrow VB I-VP I-VP
to TO B-PP B-PP
only RB B-NP B-NP
# # I-NP I-NP
1.8 CD I-NP I-NP
billion CD I-NP I-NP
in IN B-PP B-PP
September NNP B-NP B-NP
. . O O
He PRP B-NP B-NP
reckons VBZ B-VP B-VP
