《表5 不同参数下基分类器性能》

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《基于差异性神经网络集成的命名实体识别方法》

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注:表中所示单一神经网络模型分别为全连接深度神经网络（DNN）、深度置信网络（DBN6）、双向LSTM神经网络、双向LSTM-CRF神经网络。4-BiLSTMs即使用4个不同参数的基分类器按满秩投票策略结合的集成分类器。

表5显示了单一神经网络模型和双向长短时神经网络集成的性能。从表中可以看出，由多个不同参数的神经网络组成的集成模型优于单一神经网络模型。由表4中可知，使用ε不敏感损失函数作为神经网络代价函数使基分类器之间具有更大的差异性，表5的结果也间接反映了使用ε不敏感损失函数替换交叉熵可以产生更大的差异性，从而使神经网络集成具有更好的性能，这一结论在基分类器数量小时更明显。