基于TensorFlow+LSTM+CRF的命名实体识别

Batch大小为128,循环次数为500次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为72.20。

得分记录
2019-06-15

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 10 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 4.27 。

09:49:50

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 500 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 72.2 。

09:45:37

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 2000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66.84 。

09:37:27

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 63.66 。

09:20:47

Batch Size 数据为 64 ,Epoch循环次数为 1000 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 71.9 。

08:49:36