CRF简介
Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术。
CRF由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果。条件随机场是一个典型的判别式模型，其联合概率可以写成若干势函数联乘的形式，其中最常用的是线性链条件随机场。
感兴趣的同学可以去参看此贴，对CRF的原理进行了详细的介绍：
如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？
CRF++ 用法介绍
安装
在Linux或者Mac OS系统下，下载C++源代码安装包（CRF++-0.58.tar.gz）之后，按照如下步骤进行安装：
CD命令进入到代码主目录后，依次输入以下命令configure 、make、 (sudo) make install就可以完成C++库的安装。
注：最后一条需要管理员模式，输入”sudo”进入
-
再进入到子目录python下，安装python包：
python setup.py build
(sudo) python setup.py install
安装完毕之后，可以在python解释器下测试：import CRFPP， 如果不报错，则准备工作就绪。
用法介绍
在CRF++ 的example目录下有个seg目录，这个seg目录对应的是一个日文分词的样例，我们后续的工作可以按照这个案例来进行。在安装包目录下，执行cd example/seg命令后，切换到seg目录后，发现有4个文件：
exec.sh（执行脚本）
template（特征模板）
test.data（测试集）
train.data（训练集)
有了这4个文件，我们可以做得事情就比较简单，只要按测试集，训练集的格式准备数据就可以了，特征模板和执行脚本可以套用，不过这里简单解读一下这几个CRF++文件。首先来看训练集：
毎 k B
日 k I
新 k I
聞 k I
社 k I
特 k B
別 k I
顧 k B
問 k I
这里第一列是待分词的日文字，第二列暂且认为是词性标记，第三列是字标注中的2-tag(B, I)标记，这个很重要，对于我们需要准备的训练集，主要是把这一列的标记做好，不过需要注意的是：列与列之间是制表符“\t”隔开的，否则会导致feature_index.cpp(126) [max_size == size] inconsistent column size错误。。
再来看测试集的格式：
よ h I
っ h I
て h I
私 k B
た h B
ち h I
の h B
世 k B
同样也有3列，第一列是日文字，第二列第三列与上面是相似的，不过在测试集里第三列主要是占位作用。事实上，CRF++对于训练集和测试集文件格式的要求是比较灵活的，首先需要多列，但不能不一致，既在一个文件里有的行是两列，有的行是三列；其次第一列代表的是需要标注的“字或词”，最后一列是输出位”标记tag”，如果有额外的特征，例如词性什么的，可以加到中间列里，所以训练集文件最少要有两列。
接下里我们再来详细的分析一下特征模板文件：
# Unigram
U00:%x[-2,0]
U01:%x[-1,0]
U02:%x[0,
