斯坦福 NER CRF 实现是否在训练阶段使用句子？

Does the Stanford NER CRF implementation use sentences in the training phase?

我是 CRF 的新手，我的一些术语可能有偏差，请多多包涵。我假设 Stanford NER 实现了一个线性链 CRF。

令 x 为单词序列，y 为相应标签的序列。将 x 称为示例，并将 y 称为其标签。 x 的一个分量 x_i 是一个词。 y 的一个分量 y_i 是一个标签。

  1. 在训练模型时，我们为其提供如下内容：

    James    PERSON
lives    O
in       O
Chicago  LOCATION
.        O
Coffee   O
in       O
Trieste  LOCATION
is       O
great    O
.        O

    模型是否使用单个句子作为示例？使用上面的数据是示例之一：<的里雅斯特的咖啡很棒。 >?这是否意味着特征函数不能依赖于前面句子中的单词？

  2. 如果确实是这样，那么模型如何确保每个示例确实是一个句子？它会做任何句子边界检测吗？可以看一下吗？ 4个句子的批次？

提前谢谢你:)

两个换行符被认为是示例的边界。您的示例可以是从短语到整个文档的任何内容。所以对于你的例子，如果你想要两个句子作为两个例子：

James    PERSON
lives    O
in       O
Chicago  LOCATION
.        O


Coffee   O
in       O
Trieste  LOCATION
is       O
great    O
.        O