使用Keras和GRU+LSTM+CRF的命名实体识别,最终结果69.24%

Batch大小为500,循环次数为32次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为69.24。

得分记录
2019-07-18

Batch Size 数据为 800 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66.88 。

13:38:34

Batch Size 数据为 500 ,Epoch循环次数为 32 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 69.24 。

13:20:56