《表4 话头检测10折交叉验证结果统计》

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《基于语言模型的中文话头自足句识别方法》

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两份语料话头结构检测的实验结果如图7和表4所示。总的来说，两份语料的话头检测指标F1det数值均在0.9以上，“鱼类百科”的F1det甚至可以达到0.994 5，说明了本文方法的有效性。但同样可以看到，在不同语料上话头检测的结果还是有不小的差异，《围城》语料与“鱼类百科”语料的平均F1det相差7.07%，出现这种差异的一个很大的原因在于数据本身，“鱼类百科”语料中话头结构完整的数据仅有959条，占全部的8.01%，而《围城》语料中话头结构完整的数据比例可以达到51.4%。在数据比例差异如此大的情况下，模型在《围城》语料上的F1det仍能达到0.923 8，进一步表明了本文方法的有效性。此外，值得一提的是，话头结构检测的结果会直接影响最终的准确率。对于话头结构完整的标点句，只要识别出其结构完整便算正确，而对于话头缺失的标点句，还需要识别话头内容，在识别的过程中同样还会存在问题，以下将会讨论模型在话头内容识别中的性能。