在上一章里面，我讲的是一个意图识别的思路或者说流程，但是并没有给出具体实现方案。
在本章，我们给出一些细节信息。
考虑一种情况：
1.数学辅导班主要讲什么？
2.语文辅导班主要讲什么？
3.英语辅导班主要讲什么？
通过人为分析，我们可以把它界定为一类，也就是问答类。我们可以把它归结为
C主要讲的什么？C可以理解为课程。
来看另外一类问题：
1.语文课上一个月多少钱？
2.语文课上半年多少钱？
3.语文课上一年多少钱？
对于这类类问题，我们可以把它归为：语文课上T多少钱？ T代表时间。
同时我们根据一开始的分析，可以把语文课替换为C。
也就是说，我们可以把它理解为：C上T多少钱？
如此，我们就可以归类用户输入的一些问题。
于是我们可以用，C主要讲的什么？C上T多少钱？
来代替一系列同类问题，它的优点就是可以更加抽象用户输入。降低认为构造训练集的时间。
CRF++安装还是比较简单的
1../configure
2. make
3. su
4. make install
同时如果有需要，还可以安装py包。在源码目录的python文件夹中。
CRF的具体使用方式，后面将会详细介绍。
