召回率造句

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实验结果表明该算法是有效的，大规模开放测试的重复网页召回率达97 . 3 % ，去重正确率达99 . 5 % 。
对于搜索引擎系统来讲，因为没有一个搜索引擎系统能够搜集到所有的WEB网页，所以召回率很难计算。
采用在分词后进行姓名判断，以姓氏为触发点，开始姓名判断，其召回率和精确率都达到90以上。
对于一个检索系统来讲，召回率和精度不可能两全其美：召回率高时，精度低，精度高时，召回率低。
对于一个检索系统来讲，召回率和精度不可能两全其美：召回率高时，精度低；精度高时，召回率低。
“召回率”与“准确率”虽然没有必然的关系，然而在大规模数据集合中，这两个指标却是相互制约的。
通过对实际语料的测试，该模型闭式精确率和召回率分别达94 . 17和91 . 50 ，开式精确率和召回率分别达92 . 40和86 . 48 。
从大规模真实语料的测试结果来看，歧义切分处理的精度、专名识别的正确率和召回率均达到了较高的水平。
通过对30篇含有578个错误测试点的文本进行实验，所提算法的查错召回率为86 . 85 % 、准确率为69 . 43 % ，误报率为30 . 57 % 。
考虑到某些情况下不同系统的准确率和召回率互有高低，不便于直接比较，而使用F1值就可以更直观地对系统性能进行排序。
用召回率造句挺难的，這是一个万能造句的方法
AMLC采用CNKI自主研发的自适应多阶指纹（ＡＭＬＦＰ）特征检测技术，具有检测速度快，准确率，召回率较高，抗干扰性强等特征。
实验结果表明,新的算法能适应绝大多数web页面的变动,能自动产生新的归纳学习算法,并且具有较高的抽取精度和召回率。
召回率考察系统找全答案的能力，而准确率考察系统找准答案的能力，两者相辅相成，从两个不同侧面较为全面地反映了系统性能。
实验表明，该模型相对于基于关键词的文本分类方法有更好的召回率和精确率，进行分类时所需的空间较少，计算时间也相对较短。
本文针对不同的模型参数进行了测试，短语间停顿自动预测的召回率和连接类型正确率分别达到了68 . 2 %和85 . 1 % ，取得了比较满意的结果。
而希望去除检索结果中的不相关文档时，务必要将“检索策略”定的更加严格，这样也会使有一些相关的文档不再能被检索到，从而使召回率受到影响。
而由于两个指标相互制约，我们通常也会根据需要为“检索策略”选择一个合适的度，不能太严格也不能太松，寻求在召回率和准确率中间的一个平衡点。
针对超大规模文本库的训练与评估问题，采用分解算法，迭代求解，然后利用基于leave - one - out技术的评估方法快速有效地计算错误率、准确率、召回率和f _ 1指标。
召回率是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统（搜索引擎）的查全率；精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统（搜索引擎）的查准率。
因为这个子集包含的句法规则分布能近似于原句子集的句法规则分布,所以这个子集标注后训练的句法分析器的精确率和召回率近似于用原句子集标注后训练的句法分析器的精确率和召回率,而标注子集所需的人力比标注原句子集所需的人力小。