《表3 基于深度学习的命名实体识别实验数据规模》

  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BERT-BLSTM-CRF的政务领域命名实体识别方法》

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

为了验证本文模型的有效性，对比了基于CRF，BLSTM-CRF，CNN-BLSTM-CRF，BERT的命名实体识别方法。基于CRF的命名实体识别采用70%数据用作训练集，30%用作测试集的划分方式，数据规模如表2所示。基于BLSTM-CRF，CNN-BLSTM-CRF，BERT以及BERT-BLSTM-CRF的命名实体识别实验，采用80%用作训练集，10%用作验证集，10%用作测试集的划分方式。数据规模如表3所示。