《表3 水样水质化验结果：基于深度学习的中文网络招聘文本中的技能词抽取方法》

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《基于深度学习的中文网络招聘文本中的技能词抽取方法》

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由于没有明确的标准如何将数据集划分为训练/验证/测试集，在实验中将数据集进行两轮交叉验证。首先将整个数据集划分成5份，选择其中的80%作为训练数据，而将其余20%用作测试数据。然后，再次将训练数据划分成10份，选择其中的90%作为最终训练数据，并将其余的10%用作验证数据。换句话说，将全部数据的72%作为训练数据，将8%作为验证数据，将20%作为测试数据。每次实验的训练周期为100个周期，通过验证集找出训练集在这100个周期内最佳网络模型参数后再使用测试集进行测试，以获得本次验证的结果。表3中分别展示了用于训练、验证和测试数据集的句子数、技能词数量。值得注意的是，由于每个句子中包含的技能词数量不同，训练/验证/测试数据集中的技能词数量会随着每次划分而动态变化，因此，技能词数量的范围也在表中。