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;s1,s2,s3…,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 ...
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上列举了三种perplexity的计算: . 概率分布的perplexity 公式: 离散概率分布p的困惑度由下式给出 其中H p ...
2019-05-07 18:50 0 1448 推荐指数:
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;s1,s2,s3…,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 ...
回归模型的评价指标有以下几种:SSE(误差平方和):The sum of squares due to errorR-square(决定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted ...
1. 语言模型 2. Attention Is All You Need(Transformer)算法原理解析 3. ELMo算法原理解析 4. OpenAI GPT算法原理解析 5. BERT算法原理解析 6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention ...
参考: https://mp.weixin.qq.com/s/NvwB9H71JUivFyL_Or_ENA http://yangminz.coding.me/blog/post/MinkolovRNNLM/MinkolovRNNLM_thesis.html 语言模型本质上是在回答一个 ...
参考链接:https://www.iteye.com/blog/lps-683-2387643 问题: AUC是什么 AUC能拿来干什么 AUC如何求解(深入理解AUC) AUC是什么 混淆矩阵(Confusion matrix) 混淆矩阵是理解大多数评价指标的基础 ...
一、模型评价的意义 在完成模型构建之后,必须对模型的效果进行评估,根据评估结果来继续调整模型的参数、特征或者算法,以达到满意的结果。 评价一个模型最简单也是最常用的指标就是准确率,但是在没有任何前提下使用准确率作为评价指标,准确率往往不能反映一个模型性能的好坏,例如在不平衡的数据集上,正类样本 ...
说到自然语言,我就会想到朴素贝叶斯,贝叶斯核心就是条件概率,而且大多数自然语言处理的思想也就是条件概率。 所以我用预测一个句子出现的概率为例,阐述一下自然语言处理的思想。 统计语言模型-概率 句子,就是单词的序列,句子出现的概率就是这个序列出现的概率 可以想象上面这个式子计算量 ...
目录 分类模型评价指标说明 混淆矩阵 例子 混淆矩阵定义 混淆矩阵代码 正确率 真阳率和假阳率 真阳率 假阳率 真阳率和假阳率的公式 ...