中文分词评测方法

本文详细解析了分词过程中的四种结果类型:真正、假正、真负、假负,并深入介绍了准确率、召回率及F-measure的计算方法,帮助理解分词评估指标。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

实际的分词结果有四种:

1. True -> True, TP — true positive (真正, TP)表示被模型预测为正的正样本

2. True -> False,FP — false positive (假正, FP)被模型预测为正的负样本

3. False -> True,TN — true negative (真负 , TN)被模型预测为负的负样本

4. False -> False,FN — false negative (假负 , FN)被模型预测为负的正样本


分词结果评测:

1. 准确率(Precision) — the measure of the proportion of selected items that the system got right:

P = TP / ( TP + FP)

2. 召回率(Recall) — the measure of the target items that the system selected:

R = TP / ( TP + FN )

3. F值(F-measure):

F = 2 ∗ PR / (R + P)

NOTE:

Word precision (P) is the percentage of proposed brackets that match word-level brackets in the annotation;

Word recall (R) is the percentage of word-level brackets that are proposed by the algorithm.
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