Table of Contents
ভাষার ভাষার মডেল (এনএলপি) এর মাধ্যমে স্বাভাবিক ভাষার মডেলকে উপস্থাপন করার সাথে সাথে প্রাসঙ্গিক এবং স্মরণ করা হয়। এই মেট্রিকগুলো কীভাবে একটি মডেলকে প্রাসঙ্গিক তথ্য এবং কিভাবে তা সব প্রাসঙ্গিক তথ্যকে চিহ্নিত করে, তা সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত করে।
[ অধ্যয়ন প্রশ্নাবলি]
অন্যদিকে, মডেলগুলো সঠিকভাবে চিহ্নিত করে যে, প্রকৃত ইতিবাচক বিষয়গুলো তুলে ধরে, সেগুলোর পরিমাণকে মূল্যায়ন করে ।
সঠিক এবং ভুলের জন্য পদ্ধতি
এই মেট্রিকগুলো পরিমাপ করতে, একটি লেবেলের ছাপের সাথে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণীর তুলনা করে (TP) প্রকৃত ইতিবাচক ফলাফল যাচাই করুন।
দশমিক = TP/TP (TP+ FP)
মনে রাখবেন = টিপি / পি/টি+ এফএন (টিপি+)
কর্মক্ষমতার উন্নতির কৌশল
সঠিক স্পষ্টতা এবং মনে করার মধ্যে কিছু পার্থক্য রয়েছে:
- [[FLT] delete] lacements:[FLTR] বিভিন্ন উদাহরণের সাথে মাপ বৃদ্ধি করো ।
- [[F] Mode:[FLT] সংশোধনের জন্য হাইপার-সার্সমিটার: [FLTR] উন্নত মানের জন্য হাইপার-সার্সমিটার পরিবর্তন করো ।
- [[[F]FLT[0] ইঞ্জিনিয়ারিং:[FO]]] ইনফর্মেশনের প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলোগুলো বিশ্লেষণের জন্য প্রাসঙ্গিক বৈশিষ্ট্যগুলো অন্তর্ভুক্ত করুন ।
- [[FLT] শ্রেণী ভারসাম্যহীন:[FO][FLT] স্পিংিং অথবা নিম্নমুখী পদ্ধতিতে ব্যবহার করুন ।
- [[F] ThRORY] সমন্বয়:[FLT] [FLT] ভারসাম্য বজায় রাখার এবং স্মরণের জন্য সিদ্ধান্তের সীমা পরিবর্তন করুন ।