《表2 具体特征模板：中文知识图谱在商品咨询自动问答系统中的应用》

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《中文知识图谱在商品咨询自动问答系统中的应用》

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在传统模式系啊，对实体进行识别时需从人名、机构名称等角度来分辨实体，目前使用较多的算法是以条件随机场（CRF）为基础的命名实体辨别算法。因为商品咨询实体和传统命名实体之间存在较大差异，基本是以品牌名、型号名、单品名为主，同时商品咨询的大部分实体基本都是有长实体、中英文互搭的的形式存在。因为CRF不存在与HMM一样的独立性假设条件，这使其能够有效容纳各类上下文信息，也可以灵活设计各项特征。考虑到商品咨询本身的独特性，本文以CRF++为基础，同时加入了GRAM特征模板的混合词型与单品特征作为标题数据对实体分辨模型进行训练。式（1）给出了线性CRF对应的各个目标函数。此处特征函数t与s取0或1，并且以上各个特征模板可以被转换成为0或1的特征向量。从表2中可以看到具体特征模板。