 | CRF ++条件付きランダムフィールドのフリーおよびオープンソース実装（CRFS） |
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CRF ++ 説明
条件付きランダムフィールドの無料およびオープンソース実装（CRFS） CRF ++は、シーケンシャルデータをセグメント化/ラベリングするための条件付きランダムフィールド（CRF）のシンプルでカスタマイズ可能な実装です。 CRF ++は一般的な目的のために設計されており、名前付きエンティティ認識、情報抽出、テキストチャンキングなどのさまざまなNLPタスクに適用されます。 "CRF ++"の重要な機能は次のとおりです。 ・機能セットを再定義できます ・STLのC ++で書かれています ・LBFGに基づく高速トレーニング、大規模数値最適化問題のための準ニュートンアルゴリズム ・トレーニングとテストの両方でメモリ使用量が少なくなります ・実用的な時期の符号化/復号化 ・Nベスト出力を実行できます ・シングルベストミラトレーニングを実行できます ・すべての候補者の限界確率を出力することができます ・オープンソースソフトウェアとして入手可能 このリリースの新機能： ・libtoolのビルド失敗を修正しました
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