请注释下面每一行代码最后说明整体在做什么from models.crf import CRFModel from utils import save_model from evaluating import Metrics def crf_train_eval(train_data, test_data, remove_O=False): # 训练CRF模型 train_word_lists, train_tag_lists = train_data test_word_lists, test_tag_lists = test_data crf_model = CRFModel() crf_model.train(train_word_lists, train_tag_lists) save_model(crf_model, "./ckpts/crf.pkl") pred_tag_lists = crf_model.test(test_word_lists) metrics = Metrics(test_tag_lists, pred_tag_lists, remove_O=remove_O) metrics.report_scores() metrics.report_confusion_matrix() return pred_tag_lists

这段代码主要是训练和评估一个CRF模型，具体的过程如下：

1. 导入CRFModel类、save_model函数和Metrics类；
2. 定义了一个名为crf_train_eval的函数，其中train_data和test_data分别是训练集和测试集；
3. 将train_data和test_data拆分为word_lists和tag_lists两个列表；
4. 创建了一个CRFModel对象crf_model，并对其进行训练；
5. 使用save_model函数将训练好的模型保存到"./ckpts/crf.pkl"文件中；
6. 对测试集进行预测，得到预测结果pred_tag_lists；
7. 使用Metrics类计算模型的评估指标，包括准确率、召回率、F1值等，并打印出来；
8. 使用Metrics类生成混淆矩阵，并打印出来；
9. 返回预测结果pred_tag_lists。