在CRF模型中添加数值特征是否可行或有益？例如，序列中的位置信息。

我正在使用CRFsuite。看起来所有特征都会被转换为字符串，例如’pos=0’、’pos=1’，这样就失去了作为欧几里得距离的意义。

或者我应该用这些特征训练另一个模型，例如SVM，然后与CRF模型进行集成？

回答：

我发现CRFsuite确实可以处理数值特征，至少根据这份文档来看是这样的：

• {“string_key”: float_weight, …} 字典，其中键是观察到的特征，值是它们的权重；
• {“string_key”: bool, …} 字典；True 被转换为1.0权重，False 被转换为0.0；
• {“string_key”: “string_value”, …} 字典；这相当于 {“string_key=string_value”: 1.0, …}
• [“string_key1”, “string_key2”, …] 列表；这相当于 {“string_key1”: 1.0, “string_key2”: 1.0, …}
• {“string_prefix”: {…}} 字典：嵌套字典会被处理，并在每个键前加上“string_prefix”。
• {“string_prefix”: […]} 字典：嵌套列表会被处理，并在每个键前加上“string_prefix”。
• {“string_prefix”: set([…])} 字典：嵌套列表会被处理，并在每个键前加上“string_prefix”。

只要满足以下条件：

1. 我保持输入格式正确；
2. 我使用浮点数而不是浮点数的字符串；
3. 我对其进行归一化处理。