language model perplexity计算

最新推荐文章于 2025-02-03 11:08:44 发布
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文章标签： 人工智能 r语言
本文探讨了在语言模型（LM）中如何计算模型在测试数据集上的Perplexity，通过给出公式和解释，帮助理解模型的预测能力。

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

在lm中需要计算模型在test data的Perplexity，

pp = 10^(log(prop)/word);

其中 prop为所有sentence的概率的乘积，word为词的数目

iteye_13868
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困惑度(perplexity)的基本概念及比较多种模型下的计算（N-gram, 主题模型/LDA, 神经网络/RNN）
blmoistawinde的博客
03-19 1万+
发现网络上流传的关于困惑度(perplexity)大多数都是利用了N-gram或者主题模型的例子来阐述的。但是现在这个年代来学习这个指标的人多半都是想研究神经网络的，而两者的对困惑度的计算方法又很不同，这就不能不让人对“困惑度”感到“困惑”了。本人虽然才疏学浅，还是斗胆在这里尝试写一篇文章，试图用简洁的方式来梳理清楚其中的困惑。 困惑度的基本定义 首先，困惑度是用来评价语言模型好坏的指标。语言模型...
如何计算大语言模型（LLM）困惑度（Perplexity）
qq_22208399的专栏
12-31 1907
介绍完了语言模型的基本概念，我们再来看Perplexity的概念会轻松很多，简单来说Perplexity就是度量一个语言模型MMM产生的序列与真实分布（ground truth）之间的差异；Perplexity的值越小，表示这个语言模型性能越好。我们在一个语言LLL上，定义一个序列Sw1wsSw1​...ws​的Perplexity为PPSPP(S)PPSPPS1Pw1w2wls3PPSsPw1​w2​...w。
LDA perplexity计算
William_Dong的专栏
12-13 7683
LDA程序使用的是JgibbLDA，根据其输出的结果，一师兄给了如下的计算perplexity函数 /** * @param tw_list是topic word矩阵(.phi文件)的每一行 * @param dt_list是document topic 矩阵（.theta）的每一行 * @param as_list是 .tassign文件的每一行 * */ public do
Perplexity(困惑度)
microstrong
09-15 3万+
转载请注明出处，谢谢。 质量不佳，请多包涵。什么是Perplexity(困惑度)?在信息论中，perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。它也可以用来比较两个概率分布或概率模型。（译者：应该是比较两者在预测样本上的优劣）低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本。1.概率分布的困惑度 2.概率模型的困惑度 3.每个分词的困惑度1.概率分布的困惑度定义
Language Model perplexity by using tensorflow使用tensorflow RNN模型计算语言模型的困惑度
qq_21460525的博客
05-08 2453
LM perplexity by using tensorflow 1、Language model perplexity是衡量语言模型好坏的重要指标，其计算公式P(sentence)^-(1/N) 2、tensorflow的RNN模型如何使用 参考API文档：tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example，这个函数会返回一个大小为N的列...
大语言模型 Large Language Model
08-31
"大语言模型 Large Language Model" 大语言模型（LLM）是一种基于神经网络的自然语言处理技术，能够学习和预测自然语言文本的规律和模式。它可以理解和生成自然语言文本，是一种强大的AI程序。 大语言模型的特点...
【阅读记录-章节5】Build a Large Language Model (From Scratch)
weixin_44329069的博客
12-03 1347
在生成文本时，温度（temperature）和top-k参数的设置对生成结果的多样性和确定性有显著影响。通过调整这些参数，可以适应不同的应用场景需求。低温度（temperature < 1.0）特点：降低温度会减少生成过程中的随机性，使模型更倾向于选择概率更高的词汇。应用场景技术文档生成：需要精确和一致的表述，减少语法或逻辑错误。法律文本或合同生成：要求高准确性和一致性，避免歧义。问答系统：提供准确且一致的答案，避免不相关或错误的信息。低 top-k 设置（top_k 较小，例如 1-10）特点。
吴恩达RNN编程作业:Character level language model - Dinosaurus land
08-06
在这个“吴恩达RNN编程作业:Character level language model - Dinosaurus land”中，我们将深入探讨循环神经网络（RNN）在自然语言处理（NLP）中的应用，特别是字符级语言模型。这个作业可能源自吴恩达的深度学习...
Neural Network Language Model 神经网络语言模型（概念+公式+代码）
hua_453的博客
10-23 752
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LDA的时间主题模型TOT的Python代码
03-05
LDA的时间主题模型，Python实现代码，带输入数据和停用词，运行无误
LDA主题模型评估方法--Perplexity
MandY_joe的专栏
11-26 1万+
原文出处：http://blog.youkuaiyun.com/pirage/article/details/9368535 在LDA主题模型之后，需要对模型的好坏进行评估，以此依据，判断改进的参数或者算法的建模能力。 Blei先生在论文《Latent Dirichlet Allocation》实验中用的是Perplexity值作为评判标准。 一、Perplexity定义 源于wi
困惑度（Perplexity）
彬彬侠的博客
02-03 3124
困惑度（Perplexity，简称 PP）是自然语言处理（NLP）中评估语言模型性能的一种常见度量。它反映了语言模型对给定文本的预测能力。简而言之，困惑度是 语言模型对文本的“不确定性” 或 “混乱度” 的度量，数值越低，说明模型对文本的预测能力越强。
NLP基础知识点：困惑度（Perplexity）
梆子井欢喜坨的博客
04-30 2万+
词序列的条件概率越高，困惑度越低。因此，根据语言模型，最小化困惑相当于最大化测试集概率。 公式如下： 困惑度可以理解为，如果每个时间步都根据语言模型计算的概率分布随机挑词，（假设所有的词出现的概率相同）那么平均情况下，挑多少个词才能挑到正确的那个。 ...
perplexity 衡量指标_语言模型评价指标Perplexity
weixin_39852953的博客
12-22 236
在信息论中，perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。它也可以用来比较两个概率分布或概率模型。(应该是比较两者在预测样本上的优劣)低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本。困惑度越小，句子概率越大，语言模型越好。wiki上列举了三种perplexity的计算：1. 概率分布的perplexity公式：离散概率分布p的困惑度由下式给出 其中H(p) 是该...
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语言模型（Language Model，LM），给出一句话的前k个词，希望它可以预测第k+1个词是什么，即给出一个第k+1个词可能出现的概率的分布p(xk+1|x1,x2,...,xk)。 在报告里听到用PPL衡量语言模型收敛情况，于是从公式角度来理解一下该指标的意义。
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满腹的小不甘
12-10 2万+
1. perplexity（困惑度、复杂度） 语言模型效果好坏的常用评价指标是perplexity，简单说，perplexity值刻画的是语言模型预测一个语言样本的能力。在一个测试集上得到的perplexity值越低，说明建模效果越好。计算公式如下： 其中，为word数量 在语言模型的训练中，通常使用perplexity的对数形式：将每个位置上的概率取对数再平均 对数使用加法的形式，可以加速...
解惑深度学习中的困惑度Perplexity
Axlsss的博客
04-20 2458
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NLP中的Perplexity是什么？
Pain is inevitable but suffering is optional.
06-21 6293
Perplexity，翻译为中文的意思为：困惑、混乱。在NLP中，表示语言模型的困惑度，是交叉熵的指数形式，可以作为语言模型的评价指标。Perplexity越低，说明模型拟合效果越好。Perplexity 计算公式如下： Perplexity(S)=p(w1,w2,w3,...,wm)−1/m=∏i=2m1p(wi∣w1,w2,w3,...,wi−1)mPerplexity(S) = p(w_1, w_2, w_3,...,w_m)^{-1/m}\\ = \sqrt[m]{\prod_{i=2}^m \fr
Perplexity指标计算
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def calculate_perplexity(language_model, test_sequence): log_prob_sum = 0 N = len(test_sequence) for word in test_sequence: prob = language_model.predict(word) if prob == 0: # 防止取对数时出现...
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