《表1 不同模型NER效果展示 (%)》
本节横向对比了不同模型产生的字向量在命名实体识别任务中的效果,如表1所示主要对比了Word2Vec中CBOW模型(后面使用Word2Vec特指CBOW模型)、GloVe模型、Stroke2Vec模型,混合Word2Vec词向量与Stroke2Vec字向量结果,以及混合GloVe词向量与Stroke2Vec字向量结果5种实验。
图表编号 | XD0054896400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.05.01 |
作者 | 赵浩新、俞敬松、林杰 |
绘制单位 | 北京大学软件与微电子学院、北京大学软件与微电子学院、中国人民大学信息学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |