《表2 模型训练结果：基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用》

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《基于深度学习的Web信息抽取模型研究与应用》

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模型1为本文所研究的BERT+BiLSTM+CRF模型，模型2为一般的BiLSTM+CRF模型。在模型2中没有模型1的BERT Embedding层，而是传统的Char Embedding，字向量使用随机初始化的方式获得。两种模型实验结果如表2所示。