implement Chinese Segmentation with a Word-Based Perceptron Algorithm

数据集

训练集：人民日报一月份语料

测试集：人民日报二月份语料

实验结果

• model-9

  • precision: 0.950

  • recall: 0.947

  • F1: 0.949

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将人民日报一月份语料和人民日报二月份语料融合后做5-fold cross validation的相应操作在cross_valid_ver.py和test_0325.ipynb中实现（通过sklearn.model_selection.KFold实现），过程日志在./5-fold-cv-process.log中。

其中，slides10-Sequence Segmentation.pdf来自于张岳老师编写的《Natural Language Processing: A Machine Learning Perspective （机器学习视角下的自然语言处理）》一书的对应课程。

他们的课程主页为：https://westlakenlp.github.io/nlpml/ ，他们的课程在西湖大学文本智能实验室的bilibili账号WestlakeNLP上更新。

数据集

人民日报一、二月份语料（1998年1月、1998年2月）

（./data/fusion_data.txt）

评估方式

5-fold cross validation, random_state=10 (i.e., random seed)

Hyperparameters: iterations=3, beam_size=16

实验结果

• cv-1-eval

  • precision: 0.949
  • recall: 0.950
  • F1: 0.950

• cv-2-eval

  • precision: 0.950
  • recall: 0.949
  • F1: 0.950

• cv-3-eval

  • precision: 0.952
  • recall: 0.951
  • F1: 0.952

• cv-4-eval:

  • precision: 0.952
  • recall: 0.949
  • F1: 0.951

• cv-5-eval:

  • precision: 0.951
  • recall: 0.949
  • F1: 0.950