《表1 NER数据集统计信息》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《命名实体识别的迁移学习研究综述》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了评估NER迁移学习方法的性能，本文以Co NLL2003英语NER数据集[63]为源域，Co NLL2002西班牙语和荷兰语NER数据集[64]以及WNUT-2017英语Twitter NER数据集[65]为目标域进行实验。这些数据集的统计信息如表1所示，使用官方的训练集、验证集和测试集的划分方法。实验中使用30维字符向量、50维词向量，LSTM隐状态的数量设置为100维。