《表1 参数说明：基于特征融合的术语型引用对象自动识别方法研究》

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《基于特征融合的术语型引用对象自动识别方法研究》

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实验时，根据本文所提特征表示规则，将引用句中每个单词拼接为190维向量，输入BiLSTM-CNN-CRF模型进行训练，实验中使用的某些参数的值如损失函数、优化器、学习率、LSTM层数等在不同任务的神经网络模型训练中会有所不同，最终参数选择是通过结合已有研究的经验以及实验过程中多次调参结果，如表1所示，其余神经网络参数如权重矩阵w和偏置b随机初始化，在神经网络训练时随之优化。