最近在处理NLPJob的一些数据，发现之前训练的Mecab中文分词工具包还有一些问题，所以想到了为NLPJob定制一个MeCab中文分词器，最简单的方法就是整理一批相关的词条，可以通过词条追加的方法加到原有的Mecab中文分词词典中去，这个可以参考《日文分词器Mecab文档》中介绍的“词条追加”方法，既可以放到系统词典中，也可以放到用户词典中，很方便。不过这个还不是最佳方案，之前有用户在《用MeCab打造一套实用的中文分词系统》中留言：
你好， 我在win7上训练的时候mecab-cost-train的时候会崩溃，请问下我能每次只训练一小部分，然后最后一起发布嘛?
google了一下，发现MeCab的作者Taku Kudo在google plus上给了一个增量更新的方案：
https://plus.google.com/107334123935896432800/posts/3g83gkBoSYE
当然这篇文章是用日文写得，不过如果熟悉Mecab的相关脚本，很容易看懂。增量更新除了可以解决在小内存机器上分批训练模型外，也可以很容易在一个已有的基准分词模型上定制特定领域的分词器，既更新词典，也更新模型，这才是我理想中NLPJob中文分词器的定制之路。
按照这条路子，我预处理了一下NLPJob中的数据，包括提取和校正了公司名，在已有的Mecab-Chinese中文工具包的基础上，手工标记一批NLPJob分词和词性标注数据，用于词条追加和模型训练。然后按照上面Mecab作者的文章指引，进行了一次MeCab-Chinese的定向（NLPJob)更新，效果还不错。以下是相关的中文记录，方便大家查看，文章的例子数据来源于手工标记的一小部分数据，仅供参考。
首先准备两份数据，一份是需要追加的词条，例如 nlpjob.dict:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | 明略数据/nt 大数据/n 挖掘/vn 工程师/n 美团/nt 招聘/vn 机器/n 学习/vn 技术/n 专家/n ...... |
另一份手工校正过的分词和词性标注数据，例如 nlpjob.data:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | 【/w 明略数据/nt 】/w 大数据/n 挖掘/vn 工程师/n 美团/nt 招聘/vn 机器/n 学习/vn 技术/n 专家/n 美团/nt 招聘/vn 数据/n 挖掘/vn 技术/n 专家/n 【/w 微店/nt 北京/ns 社招/v 】/w 搜索/v 研发/j 工程师/n 融360/nt -/unk 互联网/n 金融/n 搜索/vn 服务/vn 平台/n 招聘/v 大数据/n 开发/vn 工程师/n 【/w c轮/n 图片/n 社交/n 】/w nice/nt －/w 数据/n 仓库/n 研发/j 工程师/n 【/w 微店/nt 北京/ns 社招/v 】/w 推荐/v 研发/j 工程师/n 【/w 微店/nt 北京/ns 社招/v 】/w 广告/n 系统/n //unk 算法/n 研发/j 工程师/n 【/w 一点资讯/nt 社招/v 】/w 大数据/n 方向/n ：/w 大数据/n 、/w 分布式/b 系统/n 高级/a 研发/j 工程师/n 【/w 一点资讯/nt 社招/v 】/w 后台/n 及/c 搜索/vn 方向/n ：/w 后台/n 、/w 推送/v 后台/n 、/w 数据/n 抓取/v 处理/v ...... |
按照《用MeCab打造一套实用的中文分词系统(三)：MeCab-Chinese》文中的介绍，我们在MeCab-Chinese-V0.2-Script目录下分别执行:
python make_mecab_seed_data.py nlpjob.dict nlpjob.csv
python make_mecab_train_data.py nlpjob.data nlpjob.train
分别得到两个用于Mecab训练用格式的词典（nlpjob.csv) 和训练句子文件(nlpjob.train)，例如 nlpjob.csv:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | 明略数据,0,0,0,n,nt,BMME,4,明略数据,ming_lve_shu_ju,明略數據 大数据,0,0,0,n,n,BME,3,大数据,da_shu_ju,大數據 挖掘,0,0,0,v,vn,BE,2,挖掘,wa_jue,挖掘 工程师,0,0,0,n,n,BME,3,工程师,gong_cheng_shi,工程師 美团,0,0,0,n,nt,BE,2,美团,mei_tuan,美團 招聘,0,0,0,v,vn,BE,2,招聘,zhao_pin,招聘 机器,0,0,0,n,n,BE,2,机器,ji_qi,機器 学习,0,0,0,v,vn,BE,2,学习,xue_xi,學習 技术,0,0,0,n,n,BE,2,技术,ji_zhu,技術 专家,0,0,0,n,n,BE,2,专家,zhuan_jia,專家 ...... |
例如nlpjob.train:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 | 【 w,w,S,1,【,【,【 明略数据 n,nt,BMME,4,明略数据,ming_lve_shu_ju,明略數據 】 w,w,S,1,】,】,】 大数据 n,n,BME,3,大数据,da_shu_ju,大數據 挖掘 v,vn,BE,2,挖掘,wa_jue,挖掘 工程师 n,n,BME,3,工程师,gong_cheng_shi,工程師 EOS 美团 n,nt,BE,2,美团,mei_tuan,美團 招聘 v,vn,BE,2,招聘,zhao_pin,招聘 机器 n,n,BE,2,机器,ji_qi,機器 学习 v,vn,BE,2,学习,xue_xi,學習 技术 n,n,BE,2,技术,ji_zhu,技術 专家 n,n,BE,2,专家,zhuan_jia,專家 EOS ...... |
这里我们将上一期训练的Mecab中文处理工具包命名为mecab_chinese_data_v0.2，将nlpjob.csv和nlpjob.train拷贝进入这个目录，然后在上层目录执行如下命令，进行二进制词典的更新：
/usr/local/libexec/mecab/mecab-dict-index -f utf8 -t utf8 -d mecab_chinese_data_v0.2 -o mecab_chinese_data_v0.2
执行过程如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | mecab_chinese_data_v0.2/pos-id.def is not found. minimum setting is used reading mecab_chinese_data_v0.2/unk.def ... 11 emitting double-array: 100% |###########################################| mecab_chinese_data_v0.2/pos-id.def is not found. minimum setting is used reading mecab_chinese_data_v0.2/add.csv ... 9 reading mecab_chinese_data_v0.2/company_name.csv ... 678 reading mecab_chinese_data_v0.2/nlpjob.csv ... 203 reading mecab_chinese_data_v0.2/words.csv ... 1101507 emitting double-array: 100% |###########################################| reading mecab_chinese_data_v0.2/matrix.def ... 272x272 emitting matrix : 100% |###########################################| |
done!
然后执行如下命令在原有CRF模型的基础上基于新的训练数据训练新的模型参数：
/usr/local/libexec/mecab/mecab-cost-train -M mecab_chinese_data_v0.2/model.def -d mecab_chinese_data_v0.2 mecab_chinese_data_v0.2/nlpjob.train new_model
执行过程如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 | Using previous model: mecab_chinese_data_v0.2/model.def --cost --freq and --eta options are overwritten. reading corpus ...adding virtual node: u,unk,S,1,-,-,- adding virtual node: u,unk,S,1,(,(,( ...... adding virtual node: u,unk,BE,2,】-,_,】- 100... 100... Number of sentences: 100 Number of features: 5703547 eta: 0.00005 freq: 1 eval-size: 7 unk-eval-size: 4 threads: 1 charset: utf-8 C(sigma^2): 1.00000 |
iter=0 err=0.25000 F=0.97210 target=511.75767 diff=1.00000
iter=1 err=0.24000 F=0.96818 target=520.81646 diff=0.01770
iter=2 err=0.17000 F=0.97504 target=500.66250 diff=0.03870
iter=3 err=0.17000 F=0.97993 target=493.89725 diff=0.01351
iter=4 err=0.17000 F=0.98091 target=490.33833 diff=0.00721
iter=5 err=0.16000 F=0.98287 target=480.14951 diff=0.02078
iter=6 err=0.08000 F=0.99070 target=473.11797 diff=0.01464
iter=7 err=0.07000 F=0.99168 target=468.60587 diff=0.00954
iter=8 err=0.08000 F=0.99070 target=466.45814 diff=0.00458
iter=9 err=0.07000 F=0.99266 target=465.97983 diff=0.00103
iter=10 err=0.07000 F=0.99266 target=465.55008 diff=0.00092
iter=11 err=0.06000 F=0.99364 target=465.29456 diff=0.00055
iter=12 err=0.06000 F=0.99364 target=465.03189 diff=0.00056
iter=13 err=0.06000 F=0.99364 target=464.84768 diff=0.00040
iter=14 err=0.06000 F=0.99364 target=464.71818 diff=0.00028
iter=15 err=0.06000 F=0.99364 target=464.59071 diff=0.00027
iter=16 err=0.06000 F=0.99364 target=464.53703 diff=0.00012
iter=17 err=0.06000 F=0.99364 target=464.50074 diff=0.00008
iter=18 err=0.06000 F=0.99364 target=464.48284 diff=0.00004
iter=19 err=0.06000 F=0.99364 target=464.45312 diff=0.00006
iter=20 err=0.06000 F=0.99364 target=464.43718 diff=0.00003
iter=21 err=0.06000 F=0.99364 target=464.43268 diff=0.00001
iter=22 err=0.06000 F=0.99364 target=464.41177 diff=0.00005
Done! writing model file …
接下来我们新建一个目录用于新的模型和词典数据发布：
mkdir mecab_chinese_data_v0.3
然后执行如下命令生成用于发布的词典：
/usr/local/libexec/mecab/mecab-dict-gen -d mecab_chinese_data_v0.2 -o mecab_chinese_data_v0.3 -m new_model
执行过程如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | new_model is not a binary model. reopen it as text mode... reading mecab_chinese_data_v0.2/unk.def ... 11 reading mecab_chinese_data_v0.2/add.csv ... 9 reading mecab_chinese_data_v0.2/company_name.csv ... 678 reading mecab_chinese_data_v0.2/nlpjob.csv ... 203 reading mecab_chinese_data_v0.2/words.csv ... 1101507 emitting mecab_chinese_data_v0.3/left-id.def/ mecab_chinese_data_v0.3/right-id.def emitting mecab_chinese_data_v0.3/unk.def ... 11 emitting mecab_chinese_data_v0.3/add.csv ... 9 emitting mecab_chinese_data_v0.3/company_name.csv ... 678 emitting mecab_chinese_data_v0.3/nlpjob.csv ... 203 emitting mecab_chinese_data_v0.3/words.csv ... 1101507 emitting matrix : 100% |###########################################| copying mecab_chinese_data_v0.2/char.def to mecab_chinese_data_v0.3/char.def copying mecab_chinese_data_v0.2/rewrite.def to mecab_chinese_data_v0.3/rewrite.def copying mecab_chinese_data_v0.2/dicrc to mecab_chinese_data_v0.3/dicrc copying mecab_chinese_data_v0.2/feature.def to mecab_chinese_data_v0.3/feature.def copying new_model to mecab_chinese_data_v0.3/model.def |
done!
最后我们建一个最终用于发布的二进制词典和模型的目录；
mkdir mecab_chinese_data_binary_v0.3
执行如下命令生成相关的二进制文件：
/usr/local/libexec/mecab/mecab-dict-index -f utf8 -t utf8 -d mecab_chinese_data_v0.3 -o mecab_chinese_data_binary_v0.3
执行过程如下：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 | mecab_chinese_data_v0.3/pos-id.def is not found. minimum setting is used reading mecab_chinese_data_v0.3/unk.def ... 11 emitting double-array: 100% |###########################################| mecab_chinese_data_v0.3/pos-id.def is not found. minimum setting is used reading mecab_chinese_data_v0.3/add.csv ... 9 reading mecab_chinese_data_v0.3/company_name.csv ... 678 reading mecab_chinese_data_v0.3/nlpjob.csv ... 203 reading mecab_chinese_data_v0.3/words.csv ... 1101507 emitting double-array: 100% |###########################################| reading mecab_chinese_data_v0.3/matrix.def ... 275x275 emitting matrix : 100% |###########################################| |
done!
注意在mecab_chinese_data_binary_v0.3目录下生成了5个二进制文件char.bin，matrix.bin，model.bin，sys.dic， unk.dic，但是还缺少一个dicrc方能使用，从mecab_chinese_data_v0.3下拷贝一个即可。这个时候，可以测试一下：
mecab -d mecab_chinese_data_binary_v0.3/
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感兴趣的同学也可以在我们的demo上试用一下这个版本的效果：MeCab中文分词Demo
mecab_chinese_data_binary_v0.3 的压缩包已上传到了百度网盘，感兴趣的同学可以下载直接使用: 链接: http://pan.baidu.com/s/1sjFXflF 密码: 62dk
最后也更新了MeCab-Chinese的相关说明，感兴趣的同学可以关注。
注：原创文章，转载请注明出处“我爱自然语言处理”：www.52nlp.cn
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