本文介绍了衡量语言模型好坏的一个重要指标——困惑度。困惑度是通过对整个测试集中句子的概率进行计算得出，其值越小表明语言模型的质量越高。
评价语言模型的好坏–困惑度（perplexity）
x为整个测试集中句子的概率和除以W，所以困惑度越小，语言模型越好。
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