ارزیابی عملکرد مدل های زبان در پردازش زبان طبیعی (NLP) شامل اندازه گیری معیارهایی مانند دقت و یادآوری است.این معیارها به تعیین دقیق دقیق یک مدل اطلاعات مربوطه و اینکه چگونه به طور جامع تمام موارد مربوطه را ثبت می کند، کمک می کند.

درک دقیق و یادآوری

دقت نسبت پیش بینی های مثبت واقعی در میان تمام پیش بینی های مثبت که توسط مدل به دست می آید را اندازه گیری می کند، نسبت مثبت واقعی را ارزیابی می کند که مدل به درستی مشخص می کند، هر دو معیار برای ارزیابی جنبه های مختلف عملکرد مدل ضروری هستند.

روش های اندازه گیری دقیق و یادآوری

برای اندازه گیری این معیارها، پیش بینی های مدل را در برابر مجموعه داده های برچسب شده مقایسه کنید. Calculate True مثبتs (TP)، مثبت کاذب (FP) و منفی کاذب (FN) از فرمول ها استفاده می کنند:

TP = TP / (TP + FP)

TP = TP / (TP + FN)

استراتژی ها برای بهبود عملکرد

دقت و یادآوری شامل چندین رویکرد است:

  • [[۱] [۱۰] افزایش حجم داده ها با نمونه های گوناگون.
  • [[۱] [۱۰] [۱۰] مدل سازی: [[۱۰] [۱۰] [۱]] تنظیم Hyperparameters برای دقت بهتر.
  • مهندسی مواد مخدر: در ویژگی های مربوطه برای بهبود پیش بینی ها.
  • عدم تعادل طبقاتی: [FLT 1] از تکنیک هایی مانند Overampling یا زیرمجموعه استفاده کنید.
  • [در این باره] [مشرکان]: [[۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] تنظیم [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۱]]) تنظیم [۱] برای تعادل و به یاد آوردن [۳۲]