使用赵海博士的6 tags + 6 templates法，对bakeoff2005公开的语料进行实验。用python写了个简单的转换脚本，将UTF-8编码的训练语料转换为CRF++支持的格式。MSR的语料库转换之后是24M，训练模型花了大概26个小时，得到的模型为25M，对MSR的测试数据F-score可以达到96%（python的评估脚本），对PKU的测试数据只有82%多。PKU的语料库转换之后是11M，训练模型花了近13个小时，得到的模型有14M，对PKU的测试数据F-score有92%多，对MSR的测试数据也只有82%左右。看来MSR和PKU训练语料的分词风格有较大的差异，导致交叉测试的分数比较低。
另外，大概是C++的STL线程安全有问题，在Linux、Solaris和Mac OS上使用多线程都SEGFAULT了，所以都是单线程训练的。不敢想象如果用数百兆的语料，会花多长时间、用多少内存...
下面是特征模板的定义：
另外，大概是C++的STL线程安全有问题，在Linux、Solaris和Mac OS上使用多线程都SEGFAULT了，所以都是单线程训练的。不敢想象如果用数百兆的语料，会花多长时间、用多少内存...
下面是特征模板的定义：
# Unigram
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]
# Bigram
B
