本文主要是介绍CRF 及CRF++ 安装与解释，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
CRF简介
Conditional Random Field：条件随机场，一种机器学习技术（模型）
CRF由John Lafferty最早用于NLP技术领域，其在NLP技术领域中主要用于文本标注，并有多种应用场景，例如：
- 分词（标注字的词位信息，由字构词）
- 词性标注（标注分词的词性，例如：名词，动词，助词）
- 命名实体识别（识别人名，地名，机构名，商品名等具有一定内在规律的实体名词）
本文主要描述如何使用CRF技术来进行中文分词。
CRF VS 词典统计分词
- 基于词典的分词过度依赖词典和规则库，因此对于歧义词和未登录词的识别能力较低；其优点是速度快，效率高
- CRF代表了新一代的机器学习技术分词，其基本思路是对汉字进行标注即由字构词(组词)，不仅考虑了文字词语出现的频率信息，同时考虑上下文语境，具备较好的学习能力，因此其对歧义词和未登录词的识别都具有良好的效果；其不足之处是训练周期较长，运营时计算量较大，性能不如词典分词 <
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