Существует ли популярная реализация условных случайных полей в Python ?
Я не могу найти что-то, что широко используется и популярно!
Существует ли популярная реализация условных случайных полей в Python ?
Я не могу найти что-то, что широко используется и популярно!
Ответы:
CRF ++ является популярным выбором в целом и имеет привязки Python . CRFSuite также имеет привязки документированные здесь , но , кажется, не видела , как много широкого применения в качестве CRF ++. На момент написания этой статьи в системах машинного обучения более высокого уровня, таких как scikit-learn, отсутствует поддержка CRF (см. Этот запрос на извлечение ).
источник
CRF ++ имеет больше входящих ссылок, потому что это старая библиотека.
CRFSuite превосходит по моему мнению.
Если вы ищете привязки Python, CRFSuite также лучше, потому что вы можете обучать модель в Python, в то время как в CRF ++ вы можете тестировать только существующие модели в Python. (Это стало для меня преградой.) CRFSuite также поставляется с набором примеров кода на Python, таких как NER, Chunking и POS-теги.
источник
Вот некоторые другие оболочки / реализации:
exit()
, и я видел утечки памяти во время обучения. Кроме того, wapiti ограничен в типе функций, которые он может представлять, но CRFsuite также ограничен (по-другому). Wapiti поставляется в обертке, не нужно устанавливать ее отдельно.Я бы порекомендовал использовать seqlearn, если вы можете, python-crfsuite, если вам нужны алгоритмы обучения CRFsuite и скорость обучения, pyCRFsuite, если вам нужна более продвинутая интеграция CRFsuite и готов столкнуться с некоторыми неудобствами, python-wapiti, если вам нужны алгоритмы или функции обучения Wapiti. недоступно в CRFsuite (например, для подготовки отдельных наблюдений за переходами) и CRF Тимвиера, если нет способа заставить работать компилятор C / C ++, но имеется готовый numpy.
источник
Я думаю, что вы ищете PyStruct .
PyStruct
поставляется с хорошей документацией и активно разрабатывается на github .Ниже приведена таблица сравнения
PyStruct
сCRFsuite
другими пакетами, извлеченная из PyStruct - Структурное предсказание в Python :источник