Python sklearn crfsuite如何处理字符串？

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sklearn-crfsuite

用于训练CRF模型的特征样本如下所示

{'+1:postag': 'Fpa',
 '+1:postag[:2]': 'Fp',
 '+1:word.istitle()': False,
 '+1:word.isupper()': False,
 '+1:word.lower()': '(',
 'BOS': True,
 'bias': 1.0,
 'postag': 'NP',
 'postag[:2]': 'NP',
 'word.isdigit()': False,
 'word.istitle()': True,
 'word.isupper()': False,
 'word.lower()': 'melbourne',
 'word[-2:]': 'ne',
 'word[-3:]': 'rne'}

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sklearn-crfsuite

如何将像

melbourne

这样的字符串转换为float，因为crf的功能应该只是float。文档中没有提到这一点。

sklearn crf特性采用python crfsuite格式。每个字符串都被视为键：

    * {"string_key": "string_value", ...} dict; that's the same as
      {"string_key=string_value": 1.0, ...}
    * ["string_key1", "string_key2", ...] list; that's the same as
      {"string_key1": 1.0, "string_key2": 1.0, ...}

您可以在此处找到更多信息：

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sklearn crf功能采用python crf套件格式。每个字符串都被视为键：

    * {"string_key": "string_value", ...} dict; that's the same as
      {"string_key=string_value": 1.0, ...}
    * ["string_key1", "string_key2", ...] list; that's the same as
      {"string_key1": 1.0, "string_key2": 1.0, ...}

您可以在此处找到更多信息：