《表3 预测标注实例：基于注意力机制的Bi-LSTM结合CRF的新闻命名实体识别及其情感分类》

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《基于注意力机制的Bi-LSTM结合CRF的新闻命名实体识别及其情感分类》

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本文模型效果评估指标有准确率（Precision）、召回率（Recall）和F1值（F1-score)[15]。每个指标都有实体词的得分和实体情感的得分两部分，计算每个样本单独的指标值，然后取所有样本指标值的平均数作为最后的结果。情感分析的指标值由实体＿情绪的组合标签进行判断，只有实体与情绪都正确才算正确的标签。其中，两条实例数据的预测结果如表3所示，对应的预测得分如表4所示。