万门大学_crf 命名实体识别_互联网公司深度学习ctr案例:京东商城_中国AI数据

2019-11-25

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顺序]返回数据集 #分为训练和测试数据。 数据集= get_dataset() 拆分= int(0.66 * len(dataset.data)) train_data,test_data =数据集.data [:split],dataset.data [split:] train_target,test_target =数据集.target [:split],dataset.target [split:] #计算图。 _,长度,image_size = train_data.shape num_classes = train_target.shape [2]数据= tf.placeholder(tf.float32,[无,长度,image_size])target = tf.placeholder(tf.float32,[无,长度, num_classes])模型= SequenceLabellingModel(数据,目标,参数) 在训练了1000个单词之后,我们的模型正确地对测试集中所有字母的9%进行了分类。这还不错,但是这里还有改进的空间。 我们当前的模型与序列分

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