0-4評價一個語言模型Evaluating Language Models:Perplexity
有了一個語言模型，就要判斷這個模型的好壞。 現在假設： 我們有一些測試數據，test data.測試數據中有m個句子;s1,s2,s3…,sm 我們可以查看在某個模型下面的概率： 我們也知道，如果計算相乘是非常麻煩的，可以在此基礎上，以另一種形式來計算模型的好壞程度。 在相乘 ...
原文：語言模型評價指標Perplexity
在信息論中，perplexity 困惑度 用來度量一個概率分布或概率模型預測樣本的好壞程度。它也可以用來比較兩個概率分布或概率模型。 應該是比較兩者在預測樣本上的優劣 低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地預測樣本。 困惑度越小，句子概率越大，語言模型越好。 wiki上列舉了三種perplexity的計算： . 概率分布的perplexity 公式： 離散概率分布p的困惑度由下式給出 其中H p ...
2019-05-07 18:50 0 1448 推薦指數：
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