Chinese Word Segmentation On Cityu
المقاييس
F1
النتائج
نتائج أداء النماذج المختلفة على هذا المعيار القياسي
| Paper Title | ||
|---|---|---|
| WMSeg + ZEN | 97.93 | Improving Chinese Word Segmentation with Wordhood Memory Networks |
| Glyce + BERT | 97.9 | Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations |
0 of 2 row(s) selected.