《表2 实验结果：基于BLSTM-CNN-CRF模型的槽填充与意图识别》

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《基于BLSTM-CNN-CRF模型的槽填充与意图识别》

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为调节模型参数，进一步将训练集分为90%的训练集和10%的验证集，并通过在验证集上测试获得当F1值最大化时的模型参数。然后重新在所有的训练集以及最优的参数上训练模型，并在测试集上获取槽填充的F1值及意图识别的准确率，重复训练10次，获得F1值及准确率的均值，表2给出了模型的具体实验结果。