《表8 样本量10 000时的Attention-BiLSTM模型实验结果》
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《不同深度学习模型的科技论文摘要语步识别效果对比研究》
使用Attention-BiLSTM模型进行实验。经过参数的调整，将参数设置如下:词向量维度:300；隐藏层神经元个数:800；激活函数:tanh（）；损失函数:交叉熵损失函数；批训练大小:64。首先依然使用10 000的样本量，在经过25次迭代之后，模型达到最佳实验效果，结果如表8所示。
| 图表编号 | XD00125930000 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2019.12.25 |
| 作者 | 张智雄、刘欢、丁良萍、吴朋民、于改红 |
| 绘制单位 | 中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院武汉文献情报中心、科技大数据湖北省重点实验室、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、科技大数据湖北省重点实验室、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、科技大数据湖北省重点实验室、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系、中国科学院文献情报中心、中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 |
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