条件随机场_人工智能平台 PAI(PAI)-阿里云帮助中心

本文为您介绍Designer提供的条件随机场算法组件。

条件随机场CRF（conditional random field）是给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量条件的概率分布模型，其特点是假设输出随机变量构成马尔可夫随机场。条件随机场可用于不同的预测问题，主要应用于标注问题中，其中最典型的是线性链（linear chain）。详情请参见wiki。

组件配置

您可以使用以下任意一种方式，配置条件随机场组件参数。

方式一：可视化方式

在Designer工作流页面配置组件参数。

页签	参数	描述
字段设置	请选择ID列	样本以N元组的形式存储，ID列为一条样本的唯一ID。
	请选择特征列	要进行标注的单词，以及该单词所对应的特征（如果有）。
	请选择目标列	选择目标列。
参数设置	特征生成模板	默认值为 `[-2:0],[-1:0],[0:0],[1:0],[2:0],[-1:0]/[0:0], [0:0]/[1:0],[-2:1],[-1:1],[0:1],[1:1],[2:1], [-2:1]/[-1:1],[-1:1]/[0:1],[0:1]/[1:1],[1:1]/[2:1], [-2:1]/[-1:1]/[0:1],[-1:1]/[0:1]/[1:1], [0:1]/[1:1]/[2:1]` 。
	低频词过滤阈值	默认值为1。
	L1正则项系数	默认值为1。
	L2正则项系数	默认值为0。
	最大迭代次数	默认值为100。
	收敛阈值	默认值为0.00001。
执行调优	核心数	默认自动调整。
执行调优	每个核的内存大小	默认自动调整。

方式二：PAI命令方式

使用PAI命令方式，配置该组件参数。您可以使用SQL脚本组件进行PAI命令调用，详情请参见SQL脚本。

PAI -name=linearcrf    
    -project=algo_public    
    -DinputTableName=crf_input_table    
    -DidColName=sentence_id    
    -DfeatureColNames=word,f1    
    -DlabelColName=label    
    -DoutputTableName=crf_model    
    -Dlifecycle=28    
    -DcoreNum=10

参数名称	是否必选	描述	默认值
inputTableName	是	输入特征数据表。	无
inputTablePartitions	否	输入特征表选择的分区。	全表
featureColNames	否	输入表选择的特征列。	默认选择全部，自动排除label列。
labelColName	是	目标列。	无
idColName	是	样本标号列。	无
outputTableName	是	输出模型表。	无
outputTablePartitions	否	输出模型表选择的分区。	全表
template	否	算法特征生成的模板。	定义 `<template .=. <template_item,<template_item,...,<template_item <template_item .=. [row_offset:col_index]/[row_offset:col_index]/.../[row_offset:col_index] row_offset .=. integer col_index .=. integer>` 默认值 `[-2:0],[-1:0],[0:0],[1:0],[2:0],[-1:0]/[0:0],[0:0]/[1:0],[-2:1],[-1:1],[0:1],[1:1],[2:1],[-2:1]/[-1:1],[-1:1]/[0:1],[0:1]/[1:1],[1:1]/[2:1],[-2:1]/[-1:1]/[0:1],[-1:1]/[0:1]/[1:1],[0:1]/[1:1]/[2:1]`
freq	否	过滤特征的参数，算法只保留出现次数大于等于freq的特征。	1
iterations	否	优化的最大迭代次数。	100
l1Weight	否	L1正则的参数权重。	1.0
l2Weight	否	L2正则的参数权重。	1.0
epsilon	否	收敛误差。L-BFGS的终止条件，即两次迭代之间log-likelihood的差。	0.0001
lbfgsStep	否	lbfgs优化过程中的历史长度，仅对lbfgs有效。	10
threadNum	否	模型训练时并行启动线程的数量。	3
lifecycle	否	输出表的生命周期。	无
coreNum	否	核心数。	自动计算
memSizePerCore	否	内存数。	自动计算

示例

输入数据
sentence_id
word
f1
label
1
Rockwell
NNP
B-NP
1
International
NNP
I-NP
1
Corp
NNP
I-NP
1
‘s
POS
B-NP
…
…
…
…
823
Ohio
NNP
B-NP
823
grew
VBD
B-VP
823
3.8
CD
B-NP
823
%
NN
I-NP
823
.
.
O

预测算法PAI命令

PAI -name=crf_predict    
    -project=algo_public    
    -DinputTableName=crf_test_input_table    
    -DmodelTableName=crf_model    
    -DidColName=sentence_id    
    -DfeatureColNames=word,f1    
    -DlabelColName=label    
    -DoutputTableName=crf_predict_result    
    -DdetailColName=prediction_detail   
    -Dlifecycle=28    
    -DcoreNum=10

参数名称	是否必选	描述	默认值
inputTableName	是	输入特征数据表	无
inputTablePartitions	否	输入特征表选择的分区	全表
featureColNames	否	输入表选择的特征列	默认选择全部，自动排除label列。
labelColName	否	目标列	无
IdColName	是	样本标号列	无
resultColName	否	输出表中result列名	prediction_result
scoreColName	否	输出表中score列名	prediction_score
detailColName	否	输出表中detail列名	无
outputTableName	是	输出预测结果表	无
outputTablePartitions	否	输出预测结果表选择的分区	全表
modelTableName	是	算法模型表	无
modelTablePartitions	否	算法模型表选择的分区	全表
lifecycle	否	输出表的生命周期	无
coreNum	否	核心数	自动计算
memSizePerCore	否	内存数	自动计算

输出数据
sentence_id
word
f1
label
1
Confidence
NN
B-NP
1
in
IN
B-PP
1
the
DT
B-NP
1
pound
NN
I-NP
…
…
…
…
77
have
VBP
B-VP
77
announced
VBN
I-VP
77
similar
JJ
B-NP
77
increases
NNS
I-NP
77
.
.
O
说明
label列为可选列。

sentence_id	word	f1	label
1	Rockwell	NNP	B-NP
1	International	NNP	I-NP
1	Corp	NNP	I-NP
1	‘s	POS	B-NP
…	…	…	…
823	Ohio	NNP	B-NP
823	grew	VBD	B-VP
823	3.8	CD	B-NP
823	%	NN	I-NP
823	.	.	O