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liuhuanyong / MedicalNamedEntityRecognition

Medical Named Entity Recognition implement using bi-directional lstm and crf model with char embedding.CCKS2017中文电子病例命名实体识别项目,主要实现使用了基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络.该项目提供了原始训练数据样本(一般醒目,出院情况,病史情况,病史特点,诊疗经过)与转换版本,训练脚本,预训练模型,可用于序列标注研究.把玩和PK使用.
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输出测试结果的P、R、F1 #1

Open Gemini77 opened 5 years ago

Gemini77 commented 5 years ago

您好，请问您知道怎么在该模型的基础上输出测试集的P值、R值和F1值么，我尝试了很多办法都不行。同时，按照您的方法测试效果不太理想。 image

Jennifer1996 commented 5 years ago

P,R,F需要预测出测试集的label,与测试集对比，然后用tensorflow的评测指标计算

houruihui commented 4 years ago

同样在预测的时候结果不理想

Jennifer1996 commented 4 years ago

可以使用conlleval脚本预测。先把模型跑出来，然后跑测试集生成预测值，脚本处理成合适conlleval用的格式，就能算出P，R，F

陈思

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在2020年03月23日 17:52，hou 写道：

同样在预测的时候结果不理想

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