প্রাকৃতিক ভাষার প্রসেস (এনএলপি) এর সঠিকতা উপলব্ধি করা তাদের দক্ষতা বোঝার জন্য প্রয়োজনীয়।

প্রচলিত বিশ্লেষণমূলক পরিমাপক

অনেক মেট্রিকের কাজ সম্পন্ন করার জন্য এনএলপি মডেলের কার্যক্ষমতা নিশ্চিত করার জন্য বেশ কিছু মেট্রিক ব্যবহার করা হয় । মেট্রিকের পছন্দ নির্দিষ্ট কাজের উপর নির্ভর করে, যেমন ইংরেজি, অনুবাদ অথবা প্রশ্ন করার জন্য। সবচেয়ে ব্যবহৃত আংশ, সঠিক স্কোর, F1, এবং BUUUI স্কোর ।

নির্ভুলতা ও শুদ্ধতা

মডেল দ্বারা তৈরি সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর মাত্রা পরিমাপ করার মাত্রা সঠিক পরিমাপ করার মাত্রা পরিমাপ করা ।

[[FLT] sepers= [ranciss] /% 1 (রিমোট অনুমানিক)

দশমিক, স্মরণশক্তি এবং F1 স্কোর

সবচেয়ে ভাল খবর হল, প্রকৃত ইতিবাচক বিষয়গুলো সম্বন্ধে ইতিবাচকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা ।

[[F] [F] [0] [pre] [path] [ সত্য ইতিবাচক] [w] [w]] [w]] [Ctrl+S]

[[F]R] ERERMON [RECT] Modes = সত্য ( ফাইলটিকেভাল কর + মিথ্যা)

[[F] [F] [F] F1 স্কোর *] [PRECI] [FOR] [FOP]

মেশিন অনুবাদের জন্য BibU স্কোর

বিএলইউ স্কোর একটি বা আরো কিছু অনুবাদ এর তুলনা করে মেশিন-প্রজেক্টের মান মূল্যায়ন করে । এটি গণনা করে প্রার্থী এবং রেফারেন্সের মধ্যে n-গ্রামের পার্থক্য হিসাব করে, যা অনেক কম অনুবাদকে সমান করে ।

বিইইউ-এর স্কোর ০ থেকে ১ এর মধ্যে ভাল অনুবাদের গুণগত মান নির্দেশ করে । গণনায় বিভিন্ন ধরনের n-glial ও একটি শাস্তি চিহ্নিত করা হয় ।

সারাংশ

এনএলপি মডেল প্রদর্শনের মূল্যায়নের জন্য মূল্যায়নমূলক মেট্রিকগুলো অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।