《表2 部分组合特征模板:面向文本命名实体识别的深层网络模型》

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《面向文本命名实体识别的深层网络模型》


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特征函数集由特征模板产生,初始特征函数集为空,依次取出特征模板中的模板与训练文件中的每个对应项进行匹配,若生成的特征函数不在特征函数集中,就将新产生的函数加入到集合中,即针对每一个模板,遍历训练文件中的每个对应项,生成对应的特征函数.生成的特征函数是二值函数,若原始序列和状态序列满足条件则特征函数值为1,否则为0,之后使用最大似然估计法训练求解特征函数的权重,训练得到权重后即生成了模型,输入测试数据即可实现预测.一个模板生成的函数的数量是L*N,其中L是训练集中的类别数量,N是从模板中扩展处理的字符串种类.