《表1 分层特征选择：汉语内层最长名词短语的识别研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《汉语内层最长名词短语的识别研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在统计机器学习模型中，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）和CRF模型都能较好地克服数据稀疏问题。相较于s MNP，i MNP长度较小，绝大部分i MNP的内部结构更接近于基本名词块。根据徐昉等（2007）、年洪东（2009）的研究，在基本名词短语识别上，相较于CRF模型，SVM没有特别的优势。因此，本文采用CRF模型（4），并且为每一层结构设置独立的标记集，同时允许不同的模板设置。分层特征选择如表1所示：