《表2 实验参数设置：基于循环卷积神经网络的实体关系抽取方法研究》

  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

《基于循环卷积神经网络的实体关系抽取方法研究》

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

本文使用交叉验证的方法在训练集上对模型进行调优。模型中各参数的范围分别设定为:词分布表示向量的维度在{50，100，200，300}中取值，位置特征向量的维度在{5，10，20}中选择，卷积滑动窗口大小的取值为{3，5，7}，卷积核的数量选择为{50，100，150，200，250}，小批量梯度下降的学习速率取值为{0.1，0.01，0.001}，每个批次的数量取值为{50，100，150，200}。经过实验，模型最终的参数设置如表2所示。