With this empirical evaluation, the

With this empirical evaluation, the results show promising Recall and Precision. Our long-term
evaluation plan involves a larger evaluation corpus to check the accuracy and comprehensiveness of our
system. We are also planning to improve the detection rules and to increase the coverage of the detection
rules to cover more named entities combinations, especially for body functions categories.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีการประเมินผลนี้ประจักษ์ ผลลัพธ์แสดงกำหนดการเรียกคืนและความแม่นยำ ระยะยาวของเรา แผนการประเมินเกี่ยวข้องกับการเป็นคอร์พัสคริประเมินใหญ่เพื่อตรวจสอบความถูกต้องและ comprehensiveness ของของเรา ระบบ เรายังวางแผน เพื่อปรับปรุงกฎการตรวจสอบ และ เพื่อเพิ่มความครอบคลุมของการตรวจพบ กฎการเพิ่มเติมชื่อเอนทิตีชุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับร่างกายประเภทฟังก์ชัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ด้วยการประเมินผลการทดลองนี้แสดงผลการเรียกคืนที่มีแนวโน้มและความแม่นยำ ในระยะยาวของเรา
ที่เกี่ยวข้องกับการประเมินผลแผนคลังประเมินผลขนาดใหญ่เพื่อตรวจสอบความถูกต้องและความครอบคลุมของเรา
ระบบ นอกจากนี้เรายังวางแผนที่จะปรับปรุงกฎการตรวจสอบและเพื่อเพิ่มความครอบคลุมของการตรวจสอบ
กฎระเบียบเพื่อให้ครอบคลุมการรวมหน่วยงานที่มีชื่อมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับประเภทการทำงานของร่างกาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประเมินเชิงประจักษ์นี้ พบสัญญาจำ และความแม่นยำ แผน
การประเมินผลระยะยาวของเราที่เกี่ยวข้องกับการประเมินคลังข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ของระบบของเรา

เรายังวางแผนที่จะปรับปรุงการตรวจสอบกฎและการเพิ่มความครอบคลุมของการตรวจหา
กฎเพื่อให้ครอบคลุมมากขึ้น ชื่อหน่วยงานที่ผสม โดยเฉพาะร่างกายฟังก์ชันประเภท