意图识别预处理一

在上一章里面，我讲的是一个意图识别的思路或者说流程，但是并没有给出具体实现方案。

在本章，我们给出一些细节信息。

考虑一种情况：

1.数学辅导班主要讲什么？

2.语文辅导班主要讲什么？

3.英语辅导班主要讲什么？

通过人为分析，我们可以把它界定为一类，也就是问答类。我们可以把它归结为

C主要讲的什么？C可以理解为课程。

来看另外一类问题：

1.语文课上一个月多少钱？

2.语文课上半年多少钱？

3.语文课上一年多少钱？

对于这类类问题，我们可以把它归为：语文课上T多少钱？ T代表时间。

同时我们根据一开始的分析，可以把语文课替换为C。

也就是说，我们可以把它理解为：C上T多少钱？

如此，我们就可以归类用户输入的一些问题。

于是我们可以用，C主要讲的什么？C上T多少钱？

来代替一系列同类问题，它的优点就是可以更加抽象用户输入。降低认为构造训练集的时间。

具体实现，源码地址如下：https://drive.google.com/folderview?id=0B4y35FiV1wh7fngteFhHQUN2Y1B5eUJBNHZUemJYQV9VWlBUb3JlX0xBdWVZTWtSbVBneU0&usp=drive_web#list

CRF++安装还是比较简单的

1../configure

2. make

3. su

4. make install

同时如果有需要，还可以安装py包。在源码目录的python文件夹中。

CRF的具体使用方式，后面将会详细介绍。