《表6 序列标注模型识别语义槽效果》

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《专利计量情报问答系统研究与实践》

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在语义槽填充器环节，研究选取150000个句子作为序列标注模型训练过程的数据集，采用Python-crfsuite进行模型训练，序列特征选取上下文特征，训练算法为L-BFGS，采用Elastic Net(L1+L2）进行正则化，L1惩罚系数1.0，L2惩罚系数0.001。训练迭代次数为100轮。表6展示了在测试集上的语义槽要素识别结果。从中可以看出，模型具有较高的准确率和召回率，能够用于问答系统的语义槽识别。