一、背景
最近在做一个简历语料的训练，对简历中的关键信息进行标注（标注出应聘者的技能、专业等内容），已经有了大量的已经标注好的语料，之前是用crf++进行训练，后来迁移到crfsuite上，但是我在网上找不到太多的关于crfsuite教程，有些安装配置还特别麻烦，在找了其他人的代码以及看教程的基础上，终于训练出了一版，因此这里提供详细的教程，供大家参考
二、安装
安装非常简单，假设你已经配好 python 环境，并配好相关的安装工具 pip,easy_instal..直接在python中导入pycrfsuite、sklearn-crfsuite包
1）pip install python-crfsuite
2）pip install sklearn-crfsuite
三、数据准备
1）训练集数据：我使用的是IOB格式标注体系（采用了四个符号：B、I、E、O),使用txt文件（excel也可以），文件格式不是特别重要。我的txt文件里面是这个格式，不同的句子之间用一个空行隔开。（备注：我这里的ZY表示‘专业’、XL表示‘学历’）,词与标注之间用tab键隔开。
标注好的数据格式
2）数据读入后，将数据放于一个列表（list），列表的样式为：
四、训练
1）特征定义
为每一个词（字）定义一些特征，可以理解为我们想要考察字的哪些特征，比如它是否为大小写、数字、以及它前后的字有哪些。
2）获取每个词、词的标签以及特征
3）训练
调用上面2)的函数，将训练集数据分成两个列表：X_train和Y_train，里面分别存放特征和标签（对训练集也作同样的处理）
设置训练模型参数并开始训练，这里的model.train(crfsuite_model)里的crfsuite_model你应当之前定义好，它是一个模型文件，“crfsuite_model = (os.path.join(model_path, 'cv.crfsuite')) ”，即你训练出来的模型会存放在文件cv.crfsuite中。
五、测试
打开模型文件，对测试集数据进行预测
六、评估
最后你可能需要去计算accuracy、precision、recall、f1-score。但这里要注意的是，这里还少了几行代码，前面的y_true和y_pred的形式是列表的列表，这样计算会报错，你需要把y_true里的元素都放一个列表里，不要有列表的嵌套的形式。
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