训练的准确率91%，实际测试效果和与作者提供的demo有点差距，请问大神如何能达到和demo一样的效果

[midsummer128]

训练模型准确率91%，实际测试效果和与作者提供的demo有点差距，请问大神如何能达到和demo一样的效果

[midsummer128]

现在准确率到97.55%，和demo还是有差距。分词效果：
{
"pos": "gb",
"tok": "长江形成"
},
{
"pos": "t",
"tok": "今年"
},
{
"pos": "nz",
"tok": "第一号"
},
{
"pos": "n",
"tok": "洪水"
}
请问大神如何能做到demo的效果

[qujinqiang]

@midsummer128 你有基于原始结构进行调整吗？ 我windows的，不知道该怎么跑。。。

[midsummer128]

@qujinqiang 没有调整原始结构，我是在linux跑的，虚拟机

[qujinqiang]

@midsummer128 我也是用2014的语料做的训练，准确率也就91%；
整体结构跟kcws 类似 也是采用bi-lstm + crf
请问兄是怎么跑到97%的？
兄要是方便交流的话还望加下我的Q：273459197

[nwy2010]

我跑了下也是91%，demo的97%怎么跑的？

[AlleyEli]

用2014+1998的语料库,IDCNN可以跑到98.35%左右

[midsummer128]

@AlleyEli 感谢回复，是否有命名实体识别的训练方法，基于BiLSTM-CRF模型的命名实体识别的语料标注方法

[qujinqiang]

@midsummer128 这个确实蛋疼，有好的方法还望交流

[AlleyEli]

@midsummer128 命名实体识别没有单独搞， 不过IDCNN和BILSTM都命名实体识别都不太理想