Python中的困惑度计算

最新推荐文章于 2025-05-14 10:34:07 发布
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本文介绍了困惑度在自然语言处理中的重要性，以及如何使用Python计算语言模型的困惑度。通过定义计算函数并给出示例，展示了如何评估模型的预测能力。

Python中的困惑度计算

困惑度（perplexity）是一种用于衡量语言模型预测能力的指标。通常情况下，困惑度越低，代表语言模型的预测能力越好。在自然语言处理任务中，如语音识别、机器翻译、文本生成等场景下，困惑度的计算是非常重要的步骤。

下面我们将使用Python来演示如何计算语言模型的困惑度。我们首先需要导入必要的库：

import math
import numpy as np

接着，我们需要定义一个函数来计算困惑度。这里我们假设有一个由n个词组成的句子，其概率为p1, p2, …, pn。则该句子的困惑度可表示为:

perplexity=1p1p2...pnnperplexity = \sqrt[n]{\frac{1}{p_1p_2...p_n}}p

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