1.一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，包括以下步骤：

首先，读取大规模数据集，进行数据初始化处理，将数据集划分为训练集和测试集；其次，将训练集转换为Spark大数据平台的分布式数据集RDD，获取特征模型，将特征模型广播到全节点；再次，利用flatMap特征模型将训练数据转换成特征，过滤无效特征，然后通过整合相同的特征得到未使用的特征，实现生成并行特征；然后，将全节点每一个训练实例转换成特征向量FI和特征索引标量EI，实现训练数据的并行转换和中间数据缓存；通过梯度计算更新特征权值，每次迭代过程判断是否满足终止条件；根据HDFS上存储好的特征模型和测试数据RDD，利用特征权值计算测试数据转换Map,通过最大和置信算法得到预测标记序列。

2.根据权利要求1所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述对训练集创建弹性分布式训练数据集RDD，获取特征模板，创建分布式特征模型RDD具体包括；首先创建一个SparkContext对象，SparkContext是Spark的入口，负责连接Spark集群，创建RDD，累积量和广播量；然后调用它的parallelize(DataSet)或textFile(DataSetURL)函数创建分布式数据集RDD，一旦创建完成，这个分布式数据集就可以被并行操作；即，RDD(TrainData)＝SparkContext.textFile(TrainData)。

3.根据权利要求2所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述特征模板和训练数据以Block形式存储在HDFS系统中，由SparkContext对象通过textFile方法将数据转化以Partition形式存储的RDD并加载到内存中，对于特征模板RDD调用filter并传入规则，将无效数据过滤。

4.根据权利要求2所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述通过flatMap将特征模型映射到训练数据，训练集RDD通过一系列转换操作进行处理，将原始数据以句子为单位根据自定义的类型转化为句子封装类，每个Partition中包含若干个封装类单元存储在集群节点的内存中；然后用相同的key整合相同的特征，并收集它们的values，得到未使用的特征，并存储特征的RDD，从而生成并行特征。

5.根据权利要求4所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述得到并行特征的RDD后，对所有节点训练数据根据并行特征转换为特征向量FI和特征索引标量EI，然后调用RDD().cache函数将中间数据缓存到内存中，在后面的迭代过程中可以直接调用。

6.根据权利要求4所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述通过梯度计算更新特征权值，判断是否满足终止训练条件的方法是：在训练过程中将训练集RDD、SparkContext对象、训练过迭代最大次数及收敛值作为过程的输入；根据缓存在内存中的特征向量FI和特征索引标量EI计算特征权值的期望，判断特征权值是否大于收敛值，实现并行训练阶段，输出特征的权值向量，特征集合和模型的元数据信息。

7.根据权利要求4所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述将全节点每一个训练实例转换成特征向量FI和特征索引标量EI，具体包括：对于每一个训练实例中的 被转换为一个标量，这代表着在RDD(feature)的特征索引将这个标量标准化为

8.根据权利要求4所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述通过最大和置信算法得到预测标记序列具体包括：

预测阶段首先从HDFS上读取训练好的模型数据和测试集并转化为RDD存储在内存中，将模型RDD广播到各个工作节点的Executor进程，Executor进程执行特征抽取操作，重置图中节点对象和边对象的cost值，通过算法完成路径代价的计算，最终找出最优的预测标记序列。

9.根据权利要求4所述的一种基于Spark大数据平台的并行CRF算法，其特征在于，所述CRF应用于中文分词时，训练和测试文件必须包含多个tokens，每个token包含多个列，每个token必须写在一行，且各列之间用空格或制表格间隔，一个token的序列可构成一个sentence，sentence之间用一个空行间隔，最后一列是CRF用于训练的正确的标注形式。