一. 摘要
本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级。多添加了5个特征(分别是词性,词语边界,人名,地名,组织名指示词),另外还修改了特征模板,最终训练了11个小时,F1值为0.98。(这里面有错误,计算F1值不应该计算全体的,应该只计算带有标注实体的词,不然量这么大,肯定F1值就大。最终改了计算F1值的方法,F1值为0.8856)
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本文是对上文用CRF做命名实体识别(一)做一次升级。多添加了5个特征(分别是词性,词语边界,人名,地名,组织名指示词),另外还修改了特征模板,最终训练了11个小时,F1值为0.98。(这里面有错误,计算F1值不应该计算全体的,应该只计算带有标注实体的词,不然量这么大,肯定F1值就大。最终改了计算F1值的方法,F1值为0.8856)
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