《表4 窥视孔连接在不同数据集上的性能测试》
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由表4可知,窥视孔连接的神经网络中文分词模型在各个数据集上都有不错的表现,记忆单元更好的捕捉了字词间长距离依赖关系,充分利用了完整的句子信息,一定程度上提升了分词效果。
图表编号 | XD0090195400 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 孙宝山、李玮 |
绘制单位 | 天津工业大学计算机科学与软件学院、天津工业大学计算机科学与软件学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
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由表4可知,窥视孔连接的神经网络中文分词模型在各个数据集上都有不错的表现,记忆单元更好的捕捉了字词间长距离依赖关系,充分利用了完整的句子信息,一定程度上提升了分词效果。
图表编号 | XD0090195400 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.10.01 |
作者 | 孙宝山、李玮 |
绘制单位 | 天津工业大学计算机科学与软件学院、天津工业大学计算机科学与软件学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |