使用TensorFlow和LSTM+CRF的命名实体识别,最终结果73.75%

Batch大小为1,循环次数为1次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为73.75。

得分记录
2019-08-30

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 30 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 68.42 。

04:20:10

Batch Size 数据为 32 ,Epoch循环次数为 20 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 69.68 。

17:15:13
2019-08-27

Batch Size 数据为 1 ,Epoch循环次数为 1 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 73.75 。

04:00:30
2019-08-10

Batch Size 数据为 64 ,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 71.48 。

08:29:41

Batch Size 数据为 128 ,Epoch循环次数为 64 次, 通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为 66.4 。

01:37:08