code: private Predict<String> estimateActions(JointParsingState state) {
  		// 当前状态的特征
  		ArrayList<String> features = state.getFeatures();
  		Instance inst = new Instance(addFeature(fa, features, ysize));
  
  		Predict<Integer> ret = models.classify(inst,ysize);
  		ret.normalize();
  		Predict<String> result =new Predict<String>(2);
  		float total = 0;
  		for (int i = 0; i < 2; i++) {
  			Integer guess = ret.getLabel(i);
  			if(guess==null) //bug：可能为空，待修改。 xpqiu
  				break;
  			String action = la.lookupString(guess);
  			result.add(action,ret.getScore(i));	
  		}
  
  
  		return result;
  	}
docs: 动作预测
  
  根据当前状态得到的特征，和训练好的模型，预测当前状态应采取的策略，用在测试中
  
  @param featureAlphabet
  特征名到特征ID的对应表，特征抽取时使用特征名，模型中使用特征ID，
  @param model
  分类模型
  @param features
  当前状态的特征
  @return 动作及其概率 ［［动作1，概率1］，［动作2，概率2］，［动作3，概率3］］ 动作： 1->LEFT; 2->RIGHT;
  0->SHIFT