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使用conlleval.pl对CRF测试结果进行评价的方法
阅读量:5846 次
发布时间:2019-06-18

本文共 698 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

基于CRF做命名实体识别系列

评测

用CRF做完命名实体识别我们测试之后得到的结果就是预测的标签,并不能直接得到F1值等评测结果,之前我是用sklearn写了一个计算F1值的代码,现在发现了一个神器,可以直接得到F1值。我也是直接下载的,不好直接发给大家,就在这里给个链接好了。里面有很详细的介绍,大家照做即可。

百闻不如一见

processed 552387 tokens with 22928 phrases; found: 22325 phrases; correct: 21183.accuracy:  98.83%; precision:  94.88%; recall:  92.39%; FB1:  93.62              LOC: precision:  92.48%; recall:  90.39%; FB1:  91.43  6653              ORG: precision:  98.20%; recall:  98.41%; FB1:  98.30  3395              PER: precision:  94.55%; recall:  89.13%; FB1:  91.76  7104             TIME: precision:  96.25%; recall:  95.81%; FB1:  96.03  5173

注意

另外提醒大家一点,标签的格式也要一致,按照说明去操作,也就没有什么问题了

转载于:https://www.cnblogs.com/lookfor404/p/9343410.html

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