我们在文章NLP（三十三）利用CRF实现中文分词 中已经熟悉了CRF++模型训练和预测的流程。本文将介绍CRF++模型预测的两种实现方式，即使用subprocess模块和crfpy模块。 我们的任务还是实现中文分词，假设我们已经用CRF++训练好了中文分词的模型，模型文件名为model。我们将用这个模型文件来实现CRF++的模型预测。 模型预测的两种实现方式为：使用subprocess模块和crfpy模块。
subprocess 模块允许我们启动一个新进程，并连接到它们的输入/输出/错误管道，从而获取返回值。 需要注意的是，在NLP（三十三）利用CRF实现中文分词 中我们实现中文分词功能的时候，输入的训练样本的每一行格式为汉字\t词性\t标签，其中标签为B-Char或I-Char。 使用subprocess模块实现CRF++模型预测的脚本如下：
import subprocess text = "上海迪士尼推出尊长季卡" # 生成待预测的文本 with open("predict.data", "w", encoding="utf-8") as g: for char in text: g.write("%s\tn\tB-Char\n" % char) # 使用subprocess模块调用训练好的CRF模型进行预测，生成预测文件predict_new.txt ps = subprocess.Popen("crf_test -m model predict.data > predict_new.txt", shell=True) ps.wait() # 处理预测文件predict_new.txt，获取预测标签 with open("predict_new.txt", "r", encoding="utf-8") as f: content = [_.strip() for _ in f.readlines()] predict_tags = [line.split("\t")[-1] for line in content] # 输出预测结果 for char, tag in zip(text, predict_tags): print("{}\t{}".format(char, tag))输出的预测结果如下：
上 B-Char 海 I-Char 迪 I-Char 士 I-Char 尼 I-Char 推 B-Char 出 I-Char 尊 B-Char 长 I-Char 季 B-Char 卡 I-Charcrfpy模块可以帮助我们加载训练好的CRF++模型，并实现模型预测功能。 使用crfpy模块实现CRF++模型预测的脚本如下：
import CRFPP # 加载模型文件 CRF_MODEL_PATH = "model" tagger = CRFPP.Tagger("-m %s" % CRF_MODEL_PATH) text = "上海迪士尼推出尊长季卡" # 形成预测样本 tagger.clear() for word in text: tagger.add("{} n B-char".format(word)) tagger.parse() size = tagger.size() # 获取模型预测标签 predict_tags = [tagger.y2(i)for i in range(0, size)] # 输出预测结果 for char, tag in zip(text, predict_tags): print("{}\t{}".format(char, tag))输出的预测结果同上。
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