10、基于Transformer的下游自然语言处理任务

基于Transformer的下游自然语言处理任务

1. 模型评估指标

在评估Transformer模型时，Matthews相关系数（MCC）是一个重要的指标。MCC通过真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）来计算测量值。它为二分类模型提供了出色的评估标准，即使类别大小不同也适用。以下是MCC的计算公式（文中虽未给出具体公式，但概念需明确）：

[MCC = \frac{TP\times TN - FP\times FN}{\sqrt{(TP + FP)(TP + FN)(TN + FP)(TN + FN)}}]

这个指标有助于我们衡量给定Transformer模型的结果，并与其他Transformer模型或自然语言处理（NLP）模型进行比较。

2. 基准任务和数据集

要证明Transformer达到了最先进的性能水平，需要满足三个先决条件：
- 模型 ：一个有效的Transformer模型。
- 数据集驱动的任务 ：有明确目标和数据的任务。
- 评估指标 ：如上述的MCC等。

接下来，我们将通过探索SuperGLUE基准来展示Transformer模型的评估过程。

3. 从GLUE到SuperGLUE

GLUE（General Language Understanding Evaluation）基准最初由Wang等人在2019年设计，其动机是展示自然语言理解（NLU）需要适用于广泛的任务。相对较小的GLUE数据