《表5 不同模型的准确率、召回率和F1值对比》
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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》
为了验证AttBi-LSTM-CRF模型中每个模块的作用,本文选择了Bi-LSTM、Bi-LSTM-CRF、AttBi-LSTM这三种模型进行相同的实验作为实验对照。这些模型的参数与AttBi-LSTM-CRF模型使用的参数相同。为使实验结果更加稳定可靠,每种模型都将重复实验10次,并取10次实验的平均值作为最终的结果,如表5所示。
图表编号 | XD00163198200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.07.10 |
作者 | 胡甜甜、但雅波、胡杰、李想、李少波 |
绘制单位 | 贵州大学计算机科学与技术学院、贵州大学机械工程学院、贵州财经大学大数据统计学院、贵州大学机械工程学院、贵州大学机械工程学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |