Precision,Recall,F1的计算
Precision又叫查准率，Recall又叫查全率。这两个指标共同衡量才能评价模型输出结果。 TP: 预测为1(Positive)，实际也为1(Truth-预测对了) TN: 预测为0(Negative)，实际也为0(Truth-预测对了) FP: 预测为1(Positive ...
原文：BERT模型在多类别文本分类时的precision, recall, f1值的计算
BERT预训练模型在诸多NLP任务中都取得最优的结果。在处理文本分类问题时，即可以直接用BERT模型作为文本分类的模型，也可以将BERT模型的最后层输出的结果作为word embedding导入到我们定制的文本分类模型中 如text CNN等 。总之现在只要你的计算资源能满足，一般问题都可以用BERT来处理，此次针对公司的一个实际项目 一个多类别 类 的文本分类问题，其就取得了很好的结果。 我们 ...
2019-01-31 17:50 5 6521 推荐指数：
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