text: Title: 优化CRF分词效率的方法
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  注意事项和版本号必填，否则不回复。若希望尽快得到回复，请按模板认真填写，谢谢合作。
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  ## 注意事项
  请确认下列注意事项：
  
  * 我已仔细阅读下列文档，都没有找到答案：
    - [首页文档](https://github.com/hankcs/HanLP)
    - [wiki](https://github.com/hankcs/HanLP/wiki)
    - [常见问题](https://github.com/hankcs/HanLP/wiki/FAQ)
  * 我已经通过[Google](https://www.google.com/#newwindow=1&q=HanLP)和[issue区检索功能](https://github.com/hankcs/HanLP/issues)搜索了我的问题，也没有找到答案。
  * 我明白开源社区是出于兴趣爱好聚集起来的自由社区，不承担任何责任或义务。我会礼貌发言，向每一个帮助我的人表示感谢。
  * [x] 我在此括号内输入x打钩，代表上述事项确认完毕。
  
  ## 版本号
  <!-- 发行版请注明jar文件名去掉拓展名的部分；GitHub仓库版请注明master还是portable分支 -->
  
  当前最新版本号是：1.6.3
  我使用的版本是：1.6.3
  
  <!--以上属于必填项，以下可自由发挥-->
  
  ## 我的问题
  
  [CRF分词](https://github.com/hankcs/HanLP#6-crf%E5%88%86%E8%AF%8D)和[感知机分词](https://github.com/hankcs/HanLP/wiki/%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%8C%96%E6%84%9F%E7%9F%A5%E6%9C%BA%E6%A0%87%E6%B3%A8%E6%A1%86%E6%9E%B6)的流程相差不大(都是提取特征->查概率/权重->累加->Viterbi), 
  但Wiki上面的测试结果差距却很大。而且HanLP早期的CRF模型特征模板数量少于当前感知机的七个模板。
  因此查看了一下HanLP构造CRF模型的逻辑，我发现了一个问题：
  CRF++生成的特征都是以“U[0-9]+:”开头的，而模型使用BinTrie索引特征概率，这就导致BinTrie加速的第一层只有一个字符“U”，，所有的特征都都走了二分查找，难怪速度会慢。
  
  ## 解决思路
  
  需要解决的是如何把汉字索引到第一级同时又不影响效率，我觉得可以考虑拆解重组特征模板和特征Key，或者直接reverse字符串。
  