《表3 实验对比结果：基于联合模型的网络舆情事件检测方法》

  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

《基于联合模型的网络舆情事件检测方法》

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

%

实验结果如表3所示，其中EKB代表基于网络舆情事件专家知识模式库的匹配模型，ESDM代表基于深度学习的事件句检测模型，ETDM代表基于深度学习的事件类型判别模型．由实验结果可以看出，联合模型在准确率、召回率和F1上都得到了大幅度的提升:相比于单独的CNN和Bi-GRU模型，ESDM在事件识别上提升了约1%～2%的准确率，ETDM在事件分类上提升了约2%～4%的准确率；再联合EKB，事件识别提升约3%～4%的准确率，事件分类再次提升了约7%的准确率．