seqeval

seqeval是一个用于评估命名实体识别、词性标注等序列任务的Python库。它提供了一系列指标,如准确率、召回率和F1分数。通过`pip install seqeval`即可安装。

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

介绍 seqeval

  • seqeval是一个序列标注算法评估的python框架;
  • seqeval 可以对命名实体识别、词性标注、语义角色标注等分块任务的性能进行评估;
  • 使用以下语句安装:

pip install seqeval

seqeval评估支持以下指标

metricsdescription
accuracy_score(y_true, y_pred)Compute the accuracy.
precision_score(y_true, y_pred)Compute the precision.
recall_score(y_true, y_pred)Compute the recall.
f1_score(y_true, y_pred)Compute the F1 score, also known as balanced F-score or F-measure.
classification_report(y_true, y_pred, digits=2)Build a text report showing the main classification metrics. digits is number of digits for formatting output floating point values. Default value is 2.

seqeval 用法

from seqeval.metrics import accuracy_score
from seqeval.metrics import classification_report
from seqeval.metrics import f1_score
y_true = [['O', 'O', 'O', 'B-MISC', 'I-MISC', 'I-MISC', 'O'], ['B-PER', 'I-PER', 'O']]
y_pred = [['O', 'O', 'B-MISC', 'I-MISC', 'I-MISC', 'I-MISC', 'O'], ['B-PER', 'I-PER', 'O']]
f1_score(y_true, y_pred) # 0.5
accuracy_score(y_true, y_pred) # 0.8
classification_report(y_true, y_pred)
#          precision recall f1-score support
# MISC       0.00    0.00   0.00       1
# PER        1.00    1.00   1.00       1
# micro avg  0.50    0.50   0.50       2
# macro avg  0.50    0.50   0.50       2
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