[NLP笔记] 评价指标

最新推荐文章于 2025-07-27 19:03:50 发布
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本文回顾了2019年的人工智能技术进展，并介绍了多个用于评估AI模型性能的标准，包括GLUE、SuperGLUE、SQuAD和RACE等，这些指标涵盖了从自然语言理解到因果推理的广泛任务。

评价指标：

  • GLUE
  • SuperGLUE（DeepMind、纽约大学、华盛顿大学联合Facebook提出了新的测试标准SuperGLUE，加入了更难的因果推理任务）
  • SQuAD
  • RACE

参考

  1. 一文看尽2019全年AI技术突破 量子位
NLP模型笔记2022-10：nlp句法分析模型评价标准UAS/LAS
源代码杀手的博客
05-28 1410
1、UAS/LAS解释 NLP中常见的树结构有两种，一种是Dependency Tree即依存树，另一种是Constituency Tree(即短语结构树，为了提高准确率，Constituency Tree往往以二叉形式给出)。 UAS/LAS这是依赖树解析的评价指标，把算法标的依赖树的边和标准答案对比，标对的边的百分比就是准确率。 论文参考：https://aclanthology.org/K15-1033.pdf 相关原理学习资料PDF/PPT下载参考：http://web.stanford.edu/~
《深度学习进阶：自然语言处理(第5章)》-读书笔记
weixin_52128497的博客
04-13 1627
CBOW 模型本来的目的“从上下文预测目标词”是否可以用来做些什么呢？给出了单词序列发生的概率。具体来说，就是使用概率来评估一个单词序列发生的可能性，即在多大程度上是自然的单词序列。比如，对于“you say goodbye”这一单词序列，语言模型给出高概率（比如 0.092）；对于“you say good die”这一单词序列，模型则给出低概率（比如 0.0000000000032）。
nlp基础—6.EM算法
柳杰的博客
07-01 630
文章目录一、EM算法二、EM算法的应用—高斯混合模型GMM1.高斯混合模型下的EM算法三、HMM算法1.隐马尔科夫模型的定义2. 隐马尔可夫模型的两个假设3.隐马尔科夫模型的三个参数4.隐马尔科夫模型的三个基本问题四、如何解决隐马尔科夫模型的三个基本问题？1.HMM概率计算问题1.1 直接计算法1.2 前向算法1.3 后向算法1.4 一些概率与期望值的计算2.HMM概率学习问题2.1 监督学习方法2.2 非监督方法 一、EM算法   EM算法是一种迭代算法，EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步：
NLP评价指标
xzq_qzx_的博客
03-04 2692
1，2，3，4这四种评估指标是基础评估指标；5，6两种评估指标主要用来辨别一句话是否是人话的概率；7，8两种指标经常用于机器翻译、文章摘要评价任务指标；9，10两种指标经常应用于机器翻译任务指标。如果还有其他比较重要或者常用的指标也欢迎大家分享，相互学习！！！以上均为笔者在学习和研究过程中参考过的资料,并非原创,在此表明。笔者目前也正在学习和研究大模型对此领域还不太熟练,欢迎与我讨论,提出宝贵的意见和建议。
nlp评价指标
qq_18310041的博客
03-20 1777
F1-score, PPL, MRR, MAP, BLUE
【机器学习&深度学习】NLP评价指标 BLEU 和 ROUGE
最新发布
qq_62223405的博客
07-27 1572
BLEU：如果你和别人玩“找出相同的单词”游戏，你找到的相同单词越多，得分越高。 ROUGE：如果你和别人玩“找出包含相似意思的单词”游戏，你找到的相似意思单词越多，得分越高。
NLP攻击评价指标
qq_38156951的博客
04-17 2099
进行NLP对抗攻击的实验中可能会使用的攻击评价指标（持续更新）。 目录基于机器的评价指标攻击成功率原始精度（original accuracy）攻击后精度（ after-attack accuracy）对抗文本和原始文本语义相似程度（SemanticSimilarity）扰动单词百分比（perturbed word percentage）语义相似性（USE）攻击模型的效率攻击系统对目标模型查询次数（QueryNumber）基于人的评价指标 基于机器的评价指标 攻击成功率 通过对比原始精度和攻击后的精度得到，
自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
09-01
《自然语言处理-基于预训练模型的方法》是一本深入探讨NLP领域中预训练模型的著作，由车万翔、郭江、崔一鸣合著。该书详细介绍了预训练模型在自然语言处理中的重要性和广泛应用，涵盖了从基础知识到前沿技术的多个...
简单的基于自然语言处理（NLP）的项目示例，用于情感分析
03-23
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要研究如何使计算机理解、解析、生成和操作人类自然语言。在本项目中，我们关注的是一个基础的情感分析任务，这是NLP应用的一个典型场景，它涉及到识别和提取...
深度学习NLP笔记：词向量评价与内部任务分析
这篇学习笔记深入探讨了深度学习在自然语言处理中的应用，特别是词向量的生成、评价和优化，以及它们在构建高效NLP系统中的关键作用。通过理解和掌握这些知识，读者将能够更好地设计和实现自己的深度学习NLP模型。
【学习3】一些NLP评价指标及其计算
iviyandyssg的博客
07-24 2715
参考 1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/223048748 2、https://www.cnblogs.com/xinbaby829/p/6955687.html 3、https://zhuanlan.zhihu.com/p/37639563 1、bleu BLEU (全称为Bilingual Evaluation Understudy)的意思是双语评估替补。尽管最开始作为翻译的指标而被发明，但bleu也可以用于image caption的评估。 假如给定标准译文
NLP文本生成的评价指标有什么？
u012744245的博客
03-19 7087
文章目录NLP文本生成的评价指标有什么？1. BLEU2. ROUGE2.1 ROUGE-N （将BLEU的精确率优化为召回率）2.2 ROUGE-L （将BLEU的n-gram优化为公共子序列）2.3 ROUGE-W （ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版）2.4 ROUGE-S （Skip-Bigram Co-Occurrence Statistics）3. METEOR4. 参考 NLP文本生成的评价指标有什么？ NLP文本生成任务的评价指标有哪些？怎么判断模型好坏呢？如何解读指标的意义？例如
【NLP】常见衡量指标(metrics)
程序的尽头是数学，一日不推导赶不上买买提
07-29 1758
1 ROC相关：P，R，F 2 相关系数：皮尔逊系数 3 字准 4 困惑度 5 MOS打分
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ph12345687的博客
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整理了一些常见的NLP任务评价指标
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丁小飞的博客
06-26 2826
概念： 在统计学中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable） 1）计算期望（E），利用概率模型参数的现有估计值，计算隐藏变量的期望； 2）最大化（M），利用E 步上求得的隐藏变量的期望，对参数模型进行最大似然估计。 3）M 步上找到的参数估计值被用于下一...
NLP-EM算法
码python的Vinsmoke
11-17 704
初识EM算法 EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。 它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。 EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步， 其中一个为期望步（E步）， 另一个为极大步（M步）， 所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。 EM算法受到缺失思想影响，最初是为了解决数据缺失情况下的参数估计问题，其算法基础和收敛有效性等...
NLP学习笔记34-EM算法
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03-14 519
一 序 本文属于贪心NLP训练营学习笔记系列。从隐变量到EM算法。 二 数据表示 传统的数据表示，如图片、文本等是人能直观理解。但是不一定是好的表示，可能有冗余的特征，有噪音等。 是不是转换为低维的空间会更好？ 很多算法包括机器学习都是为了寻找一个更好的表示方法。 三 隐变量模型 隐变量生成的例子： Complete Caseand Incomplete Case Complete Case ：用最大似然MLE来求解 Incomplete Case：使用EM算...
GLUE Benchmark：自然语言处理（NLP）模型评估 的 基准测试集
彬彬侠的博客
03-09 2062
GLUE（General Language Understanding Evaluation）是一个用于自然语言处理（NLP）模型评估的基准测试集，用于衡量预训练语言模型（如 BERT、GPT、T5、RoBERTa）在多个NLP 任务上的表现。GLUE 测试的是模型的通用语言理解能力，涵盖情感分析、文本蕴含、语义相似度、语法错误判断等多个任务。Hugging Face提供了GLUE数据集，可以用于快速训练和测试Transformer模型。
NLP基准数据 —— GLUE
weixin_45828972的博客
12-29 2627
NLP基准数据（Benchmark Dataset）—— GLUE，包含九项NLU任务
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