Chinese Word Segmentation On Msr
Métriques
F1
Precision
Recall
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
| Nom du modèle | F1 | Precision | Recall |
|---|---|---|---|
| glyce-glyph-vectors-for-chinese-character | 98.3 | 98.2 | 98.3 |
| unsupervised-boundary-aware-language-model | 98.63 | - | - |
| zen-pre-training-chinese-text-encoder | 97.89 | - | - |
| unsupervised-boundary-aware-language-model | 98.44 | - | - |
| improving-chinese-word-segmentation-with | 98.40 | - | - |
| zen-pre-training-chinese-text-encoder | 98.35 | - | - |