《表3 故障描述数据集上的实验结果》

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《基于自然语言处理的压缩机故障自动识别方法》

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故障描述数据集上的实验结果如表3所示.从表中可以看出，BERT-fine-tune的表现仍然超过了其他模型，其F1值达到了74.44%，而Bi LSTM+CRF和Lattice LSTM的F1值均不到58%.BERT-finetune比Bi LSTM+CRF和Lattice LSTM的1F值分别提升了16.85%和16.75%.实验结果验证了该方法在故障描述识别上也是同样有效的.