《表2 深度学习模型参数：基于深度学习的情报分析方法识别研究——以安全情报领域为例》

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《基于深度学习的情报分析方法识别研究——以安全情报领域为例》

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本文实验语料及数据处理Python程序存储于Google云端硬盘，实验采用计算平台为Google Colaboratory。Google Colaboratory提供了免费的云端Jupyter Notebook环境，支持Python 3运行，并提供GPU便于硬件加速。实验平台的参数为Tesla K80，NVIDA驱动版本418.67，CUDA版本10.10，显存11.00GB。字符向量化由Google BERT（2）训练得到，通过多轮测试，将语言模型及序列标注模型的参数设置为表2所示。编写Python程序调用Kashgari（3）开源框架中的Bi LSTM及Bi LSTM＿CRF模型进行实验。