《表5 不同模型在不同数据测试集上F1值对比结果》

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《一种基于双向LSTM的联合学习的中文分词方法》

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实验1将每个数据集的训练数据分别输入至模型中，对五个数据集单独进行训练。实验结果如表4所示，列出了不同数据集训练的性能。表5列出了本文提出的模型与其他模型的性能对比，即与文献[6]的模型、文献[9]的LSTM模型、文献[10]的CNN和LSTM结合的模型、文献[8]的将非监督学习方法应用于CRF的模型和文献[17]的快速高效的基于BLSTM的模型变体的F1值对比。