1 构造数据 首先，根据任务领域构造数据，尽量广泛的收集用户自然语言询问的数据；然后，梳理数据，定义句子模板，同时定义任务对应的语义槽(关键词的类别)；最后通过程序生成句子，可以把句子中变化的部分做成变量，比如购买火车票中的城市是变量，句子如果是：请给我买一张从北京到呼和浩特的火车票，该类句子的模板就是：请给我买一张从[出发地]到[目的地]火车票。通过机器学习方法，可以将句子中的出发地和目的地识别出来。数据分为训练集、开发集和测试集，比例为5:3:2。 2 特征数据生成和模型的训练 根据老师提供的条件随机场的工具说明，按照自己定义的任务，生成训练数据；然后根据说明训练模型。 3 搭建系统 将训练好的模型嵌入系统中，实现对话。并测试系统的性能，改进系统。请用python实现这三道题

题目1：构造数据

根据任务领域，我们可以利用网络爬虫等方式收集用户自然语言询问的数据，并进行数据清洗和预处理。然后，我们可以定义句子模板，并为任务对应的语义槽（关键词的类别）进行标注。最后，我们可以通过程序生成句子，将句子中变化的部分做成变量，比如购买火车票中的城市是变量。

以下是一个简单的例子：

import random

# 定义句子模板
template = "请给我买一张从[出发地]到[目的地]的[交通工具]票。"

# 定义语义槽
slots = {
    "出发地": ["北京", "上海", "广州", "深圳"],
    "目的地": ["北京", "上海", "广州", "深圳"],
    "交通工具": ["火车", "飞机", "汽车"]
}

# 生成句子
sentence = template.replace("[出发地]", random.choice(slots["出发地"])) \
                   .replace("[目的地]", random.choice(slots["目的地"])) \
                   .replace("[交通工具]", random.choice(slots["交通工具"]))

print(sentence)

题目2：特征数据生成和模型的训练

我们可以使用条件随机场（CRF）模型来进行特征数据生成和模型的训练。以下是一个简单的例子：

from sklearn_crfsuite import CRF

# 定义特征函数
def word2features(sent, i):
    word = sent[i]
    features = {
        'word': word,
        'is_first': i == 0,
        'is_last': i == len(sent) - 1,
        'is_capitalized': word[0].upper() == word[0],
        'is_all_caps': word.upper() == word,
        'is_all_lower': word.lower() == word,
        'prefix-1': word[0],
        'prefix-2': word[:2],
        'prefix-3': word[:3],
        'suffix-1': word[-1],
        'suffix-2': word[-2:],
        'suffix-3': word[-3:],
        'prev_word': '' if i == 0 else sent[i-1],
        'next_word': '' if i == len(sent)-1 else sent[i+1]
    }
    return features

# 定义标注函数
def sent2labels(sent):
    return [label for token, label in sent]

# 定义特征提取函数
def sent2features(sent):
    return [word2features(sent, i) for i in range(len(sent))]

# 定义训练数据
train_data = [
    [('请', 'O'), ('给', 'O'), ('我', 'O'), ('买', 'O'), ('一', 'O'), ('张', 'O'), ('从', 'O'), ('北京', 'B-LOC'), ('到', 'O'), ('上海', 'B-LOC'), ('的', 'O'), ('火车', 'B-VEH')]
]

# 提取特征和标注
X_train = [sent2features(s) for s in train_data]
y_train = [sent2labels(s) for s in train_data]

# 训练CRF模型
crf = CRF(algorithm='lbfgs', c1=0.1, c2=0.1, max_iterations=100)
crf.fit(X_train, y_train)

题目3：搭建系统

我们可以将训练好的CRF模型嵌入系统中，实现对话，并测试系统的性能，改进系统。以下是一个简单的例子：

# 定义预测函数
def predict(sentence):
    # 分词
    words = sentence.split(' ')
    # 提取特征
    X = [sent2features([(word, '')])[0] for word in words]
    # 预测标注
    y_pred = crf.predict([X])[0]
    # 返回结果
    return [(words[i], y_pred[i]) for i in range(len(words))]

# 对话系统
while True:
    sentence = input('请问有什么需要帮忙的吗？')
    result = predict(sentence)
    # 处理结果
    # ...

需要注意的是，在实际应用中，我们需要处理更加复杂的句子结构和语义。此外，还需要进行模型评估和调优，以提高系统的性能。