分三步
1、先分词
2、做BEMS标注，同时做词性标注
3、训练模型
1、对语料进行分词
拿到测试部的语料或者其他渠道的语料，先对语料进行分词，我刚刚开始是用NS分词的，等CRF模型训练好后，可以直接用CRF进行分词，分完词后要人工核对分词结果，将分词分得不正确的地方修改好
2、标注词性，标注BEMS
BEMS所说是中科院的提出一种标注，也有说BEIS的，hanlp用的是BEMS
B：开始
E：结束
M/I：中间
S：单独
BEMS标注已经写了一个方法generateCRF在SegAndSave.class中。
词性标注只能人工标注了。
3、训练
安装CRF++
./configure
make
make install
cd /CRF++-0.58/example/seg
执行crf++的crf_learn指令
../../crf_learn -f 3 -c 4.0 template train.data model -t
产生的model.txt就是我们要的文件,model二进制文件hanlp运行不起来
eg: 我想听周杰伦的夜曲
1)分词：我 想听 周杰伦 的 夜曲
2)BEMS和词性标注(每列用 分隔开,一般键入tab键，windows的tab似乎有问题，可以参考用SegAndSave.class的generateSeg方法）:
分词标注
我 S
想 B
听 E
周 B
杰 M
伦 E
的 S
夜 B
曲 E
注：周杰伦的词性标注存在争议，周杰伦作为一个整体是nr，但 “周” “杰” “伦” 分别应该标注为什么词性，我还不确定。
分词和词性同时标注（CRF只预测一列。通常做法是将词性附加在BMES后面：B_nr）
我 S_rr
想 B_v
听 E_v
周 B_nr
杰 M_nr
伦 E_rn
的 S_ude1
夜 B_nz
曲 E_nz
3)../../crf_learn -f 3 -c 4.0 template train.data model -t
template用的是例子自带的特征模板，对这个我还不会制作，先用着
train.data是我们上面整理好的语料
model是我们训练好的模型文件（二进制名称）
-t生成model.txt文本模型文件(这个就是我们要的模型了，直接copy到hanlp中使用即可）
mark
用43万个句子的语料（约25M，约100个句式）训练了一个音乐的CRF分词模型，在本地用虚拟机，开9个G的内存，跑了90分钟才训练好一个模型，但分词的效果并没有达到想要的效果；本想增大语料（对语料进行复制）以加强每种句式的概率，但发现仅仅是复制一次，即约50M，86万个句子，开了10个G也跑不起来，只能作罢。
总的来说，CRF能考虑每个字词的上下文，然后进行分词，这样的分词是很合理的，我认为这里的模型分词的结果不理想和音乐的歌名、歌手等专有名词本身没有规律所造成的，也就是说CRF学习到的规律本身就是不正确的。对于音乐这些语料，我觉得已经不适用CRF来分词，反而用字典分词达到的效果要好得多，也易于控制。
如果要对类似音乐这种语料进行分词，可以这样做
1）先按正常句子做出分词，即不切分出歌名
比如播放2002年的第一场雪，切分成“播放 2002年 的 第一场 雪”
2）通过自定义字典识别出“2002年的第一场雪”这首歌
“播放 2002年 的 第一场 雪”-->“播放 2002年的第一场雪”