shibing624

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macbert4csc-base-chinese

like 89

Model Card部分说模型在Sighan2015上的表现为： Sentence Level: precision:0.8264, recall:0.7366, f1:0.7789，达到了SOTA水平

然而，看源码后发现，您这个评价指标和官方SIGHAN Tool一致。而通常论文中的评价指标与官方指标是不一致的，precision要低很多。因此，您应该对模型性能有高估，实际F1应该在72左右。

具体可参考“https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/129079461”这篇博客