语言模型评价指标Perplexity
在信息论中，perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。它也可以用来比较两个概率分布或概率模型。（应该是比较两者在预测样本上的优劣）低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本。 困惑度越小，句子概率越大，语言模型越好。 wiki上列 ...
原文：0-4评价一个语言模型Evaluating Language Models:Perplexity
有了一个语言模型，就要判断这个模型的好坏。 现在假设： 我们有一些测试数据，test data.测试数据中有m个句子 s ,s ,s ,sm 我们可以查看在某个模型下面的概率： 我们也知道，如果计算相乘是非常麻烦的，可以在此基础上，以另一种形式来计算模型的好坏程度。 在相乘的基础上，运用Log，来把乘法转换成加法来计算。 补充一下，在这里的p Si 其实就等于我们前面所介绍的q the , q d ...
2013-07-15 00:11 0 4155 推荐指数：
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