CRFSuite 特性列表中的 BOS 和 EOS 是什么意思，它们的作用是什么？

Question

在 python-crf 包网站的 NER(Named Entity Recognition) 示例中，我们将此函数视为特征生成器：

def word2features(sent, i):
word = sent[i][0]
postag = sent[i][1]
features = [
    'bias',
    'word.lower=' + word.lower(),
    'word[-3:]=' + word[-3:],
    'word[-2:]=' + word[-2:],
    'word.isupper=%s' % word.isupper(),
    'word.istitle=%s' % word.istitle(),
    'word.isdigit=%s' % word.isdigit(),
    'postag=' + postag,
    'postag[:2]=' + postag[:2],
]
if i > 0:
    word1 = sent[i-1][0]
    postag1 = sent[i-1][1]
    features.extend([
        '-1:word.lower=' + word1.lower(),
        '-1:word.istitle=%s' % word1.istitle(),
        '-1:word.isupper=%s' % word1.isupper(),
        '-1:postag=' + postag1,
        '-1:postag[:2]=' + postag1[:2],
    ])
else:
    features.append('BOS')

if i < len(sent)-1:
    word1 = sent[i+1][0]
    postag1 = sent[i+1][1]
    features.extend([
        '+1:word.lower=' + word1.lower(),
        '+1:word.istitle=%s' % word1.istitle(),
        '+1:word.isupper=%s' % word1.isupper(),
        '+1:postag=' + postag1,
        '+1:postag[:2]=' + postag1[:2],
    ])
else:
    features.append('EOS')

return features

您可以在此处查看已完成的教程： python-crfsuite NER example

正如您在添加有意义的特征（如 word.lower 和 ...-）后看到的那样，添加了两个特征。

features.append('EOS')

和

features.append('BOS')

我的问题是“BOS和EOS是什么意思，它们的作用是什么？”

Answer 1

这些代表“句子开头”和“句子结尾”。它们用于代替没有上一个/下一个词的单词的“上一个单词”和“下一个单词”功能。