Feature Function

释义 Definition

“Feature function”常译为特征函数/特征函数项：指在统计、机器学习或自然语言处理中，用来从输入中提取某种可用信息（特征）并输出数值（常为0/1或实数）的函数；在如条件随机场（CRF）、最大熵模型等中，特征函数常与权重相乘共同决定模型得分。（在数学里“characteristic function/indicator function”也常被译作“特征函数”，但对应的英语通常不是 feature function。）

发音 Pronunciation (IPA)

/ˈfiːtʃər ˈfʌŋkʃən/

例句 Examples

The model learns a weight for each feature function.
模型会为每个特征函数学习一个权重。

In a CRF, each feature function can capture patterns such as whether a word is capitalized and appears near a person’s name.
在条件随机场（CRF）中，每个特征函数都可以捕捉某类模式，例如某个单词是否首字母大写并且出现在人名附近。

词源 Etymology

Feature 源自古法语 feature（外形、特征），与拉丁语词根 fact-（做、形成）相关；function 源自拉丁语 functio（履行、执行、作用）。组合在一起，字面意思接近“用于表达某种特征的作用/函数”，在现代技术语境中引申为“用于计算特征的函数”。

相关词 Related Words

• Feature
• Function
• Feature Extraction
• Indicator Function
• Characteristic Function
• Kernel Function
• Basis Function
• Sufficient Statistic

文学与著作 Literary Works

• The Elements of Statistical Learning（Hastie, Tibshirani, Friedman）：在讨论特征构造与模型表示时常使用“特征/特征函数”相关表述。
• Pattern Recognition and Machine Learning（Christopher M. Bishop）：在概率图模型、特征表示等章节涉及类似“feature function”的概念。
• Foundations of Statistical Natural Language Processing（Manning & Schütze）：在最大熵等模型中讨论以特征（feature/feature functions）刻画语言现象的做法。