在线演示：http://118.25.42.251:7777/fenci?type=mine&text=南京市长莅临指导，大家热烈欢迎。公交车中将禁止吃东西！
一、源程序下载
以上文件夹中，我们只需要保留.py文件即可（为防止我的权重文件和你的语料、模型不匹配，只保留py文件即可）。
二、模块安装
python3.5
pip install keras==2.0.6
keras_contrib==2.0.8 【pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git】
pip install gensim
如有其它模块缺失，可自行百度安装。
三、训练语料格式及存储
py文件的当前路径，新建corpus文件夹，该文件夹作为语料存储根路径。
corpus下，我们按文件夹存放子语料，比如我的子语料如下：
其中，conll_little是conll2012语料的一个领域（我后面又上传了conll2012全部领域，建议先使用conll_little将模型调试成功，再使用conll2012_all加入corpus中训练），law_100是法律文书语料；
子语料（例如law_100）下，按文件存放相关子文件：
其中，每个文件中内容为如下格式（例如 4.txt），空格将词隔开：
四、词向量训练
python embedding_model.py // word2vec的相关参数可调控，我设的100维词向量。
程序运行完，将会得到两个词向量文件（.m和.txt文件），如下：
其中，.m文件是给程序（模型）使用的，.txt是为了可视化，我们自己看的。
五、测试文件
py文件的当前路径下，新建test_documents文件夹，作为测试文件的根路径。
test_documents文件夹下，我放置了一个test_1的文件夹，test_1文件夹下存放需要分词的文件（33.txt和88.txt）。
33.txt中文本格式如下，为待分词文本。
以上是测试文本的介绍，这部分自由度较高，可以等模型训练好后自行安排。
六、模型训练
我们在 bilstm_cnn_crf.py中，将 is_train设为1（训练），将 nb_epoch设为10。
（网络的一些参数可以自行定位到程序中修改，如batch_size、nb_epoch、optimizer等）
python bisltm_cnn_crf.py // 如不出错，如下图，则训练初步成功
训练时间跟语料多少、迭代次数有关。
七、性能评测
按文件分词为上述函数，其中第一个路径是待分词文本（test_1）、第二个路径是分词后文本（test_1_mine，该文件夹会自动生成，保存分词结果）
socre.py 程序可以通过输入两个文件名，计算（P、R、F和ERR）
如下，比较预测的33.txt和标准文件中33.txt，得到该文件的一些分词性能指标。
python score.py
八、使用我的权值文件
以上执行完，你将会生成你的权值文件，模型性能的好坏取决于训练语料的多少。
在my_weights文件夹下，有我预训练的权值文件（conll2012+law_100），性能不一定最优，仅供参考。
1. 删除py文件当前位置的其它权值文件，只保留py文件和文件夹（conll2012_test_gold是conll测试文件的gold文件）
将my_weights下的3个文件copy到py文件当前位置。
将bilstm_cnn_crf.py中is_train设为0
修改fenci_by_file函数的两个路径，对conll2012_test_raw进行分词
其中，test_documents/conll2012_test_raw/bc_conll_testing.utf8文件部分如下：
python bilstm_cnn_crf.py
运行结束后，test_documents下将出现conll2012_test_mine文件夹，其下6个文件对应于test_documents/conll2012_test_raw下6个文件的分词结果。
其中，test_documents/conll2012_test_mine/bc_conll_testing.utf8部分如下：
为了验证分词模型性能，我们比较test_documents/conll2012_test_mine下的6个测试结果文件和conll2012_test_gold下的6个黄金结果文件。
修改score.py中文件的路径
分别测试conll2012的6个领域测试集的分词性能，结果如下（结果还将就，说明模型work）：
bc领域：
bn领域：
mz领域：
nw领域：
tc领域：
wb领域：
以上6个领域的测试性能F值均能达到0.91以上，说明模型训练还算成功。
此外，为进一步提高性能，需要进行一些参数的调整（如学习率、优化器等），或增加训练次数（本文不做探究，仅提供一个Demo）。
此外，以上是将6个不同领域的训练语料一起训练、最后再测试，可能存在领域适应性问题，分开训练、分开测试或许结果更优。
九、一些问题
1. 本文训练时将文件按几个常见的标点隔开（，。；），模型的输入长度maxlen以训练集中句子的最大长度决定。测试时句子按标点（，。！；？）隔开，之所以多加了几个标点，是为了尽量将句子切分的较短，不然测试时句子长度大于maxlen,将会被截断，信息丢失。这里我感觉处理的不够好，如果遇到奇怪的文本（例如没有标点，句子又很长）,信息将会只保留maxlen长度。
2. 测试时，读入一个测试文件，本程序将按行进行分词，将行line输送给word_seg_by_sentences函数，该函数再将line按标点切分，组合成句子集的向量表示，输送给模型进行预测（分词），最后再拼接还原成分词后的line。这里运行效率较低，可以将一个文档的所有文本按标点切分，组合成向量，输送给模型预测。
3. 程序写的冗余、杂乱！ 讲解写了一晚上，效率太低，心累，还望点赞支持~~~。
......
以上问题由于时间问题，不做修复。如有其它问题，可告知，共同思考。
