《表3 实验结果:基于BiLSTM-CRF的MOOC课程评论抽取研究》
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《基于BiLSTM-CRF的MOOC课程评论抽取研究》
从表3中的实验结果可知,文中提出的Bi LSTM-CRF确实优于CRF、LSTM以及Bi LSTM,这证实了Bi LSTM-CRF不仅可以获取评价对象和评价词长距离的上下文信息,也可以获取评价对象和评价词在句子中前面和后面的上下文信息,还可以获取评论整体的信息。
图表编号 | XD00196046500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.01.20 |
作者 | 张文德、李学超、何珑 |
绘制单位 | 福州大学信息管理研究所、福州大学信息管理研究所、福州大学网络与信息化建设办公室 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |