23、社交媒体文本命名实体提取与机器学习算法解析

社交媒体文本命名实体提取与机器学习算法解析

1. 社交媒体文本命名实体提取

在社交媒体文本分析中，命名实体提取是一项重要任务。研究人员对基于 word2vec 和 wang2vec 模型的系统进行了评估，主要从精确率（Precision）、召回率（Recall）和 F1 值（F1-measure）这几个指标来衡量系统性能。

1.1 评估指标计算

通过对比测试数据的标准标签和预测标签，计算出各个指标的值。实验结果分析以表格形式呈现，分别展示了 word2vec 系统和 wang2vec 系统在三元组（Tri-gram）和五元组（5-gram）词嵌入系统下的实体精确率、召回率和 F1 值。

N-gram 模型	实体	三元组 - 精确率	三元组 - 召回率	三元组 - F1 值	五元组 - 精确率	五元组 - 召回率	五元组 - F1 值
word2vec 系统	B-Person	100.00	83.90	91.24	100.00	83.90	91.24