评估自然语言处理(NLP)任务中语言模型的性能需要测量精确度和召回度等度量,这些度量有助于确定一个模型识别相关信息的准确性,以及它如何全面捕捉所有相关实例.

理解精确和回顾

精确度测量模型所做的所有正预测中真实正预测的比例,另一方面,回顾,评估模型正确识别的实际正预测的比例,这两个衡量标准对于评价模型性能的不同方面都至关重要.

精确度和回顾度的衡量方法

为了测量这些度量, 将模型的预测与标签数据集进行比较。 计算真实的正值( TP) 、 假的正值( FP) 和假的负值( FN) 。 使用公式 :

精度=TP / (TP + FP)

召回=TP / (TP + FN) 页面存档备份,存于互联网档案馆 页面存档备份,存于互联网档案馆 页面存档备份,存于互联网档案馆 页面存档备份,存于互联网档案馆 页面存档备份,存于互联网档案馆 页面存档备份,存于互联网档案馆 互联网档案馆 互联网档案馆的存檔,存档日期2014-03-02.

改进业绩的战略

提高准确性和召回性涉及几种办法:

  • 数据增强:[] 增加数据集大小,并有多种实例.
  • 模调: 调整超参数,以达到更好的准确度.
  • 艺术工程:[ 包含相关特征,以改善预测.
  • 手动类不平衡:[] 使用过标或过标等技术.
  • 危险调整: 修改决定阈值,以平衡精确度和召回度。