一：什么是NLPIR？NLPIR汉语分词系统(自然语言处理与信息检索共享平台),主要功能包括中文分词；词性标注；命名实体识别；用户词典功能；支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码。新增微博分词、新词发现与关键词提取；张华平博士先后倾力打造十余年，内核升级10次。全球用户突破20万，先后获得了2010年钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖，2003年国际SIGHAN分词大赛综合第一名，2002年国
第一部分介绍了GPT模型的基本结构，下面对于GPT的基本工作流程进行介绍：基本机制GPT-2 可以处理最长 1024 个单词的序列。每个单词都会和它的前续路径一起经过所有的解码器模块。运行一个训练好的 GPT-2 模型，最简单的方法就是让它自己随机工作（生成无条件样本）。我们也可以给它一些限制条件，让它生成一些关于特定主题的文本（即生成交互式条件样本）。在随机情况下，我们只简单地提供一个预先定义好
目录前言ChatGPT基础科普——知其一点所以然1. LM2. Transformer3. GPT4. RLHF5. LLM参考资料其它资料下载 前言 如果想在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域内脱颖而出，那么你一定不能错过 ChatGPT 的 5 大自然语言模型：LM、Transformer、GPT、RLHF 和 LLM。这些模型是 NLP 领
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2023-08-14 10:37:48
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# NLP中模型评估指标
在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）任务中，模型评估是非常重要的一步，它能够帮助我们判断模型的性能和效果。本文将介绍NLP中的模型评估指标，并提供一些代码示例帮助你入门。
## 流程概述
下面是NLP中模型评估的基本流程概述：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
原创
2023-08-31 09:09:59
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文章目录四大类常见的任务：评估指标1、PPL2、BLEU3、ROUGE4、METEOR5、CIDEr6、Edit Distance 四大类常见的任务：以下很多内容均为参考，链接放于文末~评估指标一、分类任务常见评估：准确度(Accuracy) 评估预测正确的比例，精确率(Precision) 评估预测正例的查准率，召回率(Recall) 评估真实正例的查全率。如果是多分类，则每个类别各自求P、R
推荐系统评估1 推荐系统的评估指标好的推荐系统可以实现用户, 服务提供方, 内容提供方的共赢 评估数据来源显示反馈和隐式反馈 显式反馈隐式反馈例子电影/书籍评分 是否喜欢这个推荐播放/点击 评论 下载 购买准确性高低数量少多获取成本高低常用评估指标准确性 (理论角度) Netflix 美国录像带租赁评分预测：RMSE MAEtopN推荐：召回率（真正率pp/pp+p
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2023-08-28 18:16:39
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译者| 大鱼责编 | 琥珀怎样评价输出为文本的系统？刚接触 NLP 时常有个疑问，就是如何评估这样一个系统——其输出为文本，而非对输入分类。当把一些文本输入系统，得到的输出也为文本时，这类问题称为 seq2seq 或字符串转导（string transduction）问题。NLP 的核心就是 seq2seq 建模，这些任务包括：文本摘要文本简化问答聊天机器人机器翻译想想该技术将具有多么激动人心的实
目录标困惑度（Perplexity）BLEU精确率和召回率 困惑度（Perplexity）困惑度 是语言模型的一个衡量标准。因为单纯序列的似然概率是一个难以理解、难以比较的数字。 毕竟，较短的序列比较长的序列更有可能出现， 因此评估模型产生长篇巨著《战争与和平》的可能性会比产生中篇小说《小王子》可能性要小得多。一个好的语言模型应该能让我们准确地预测下一个词元。 所以我们可以通过一个序列中 所有的
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2023-07-08 11:39:03
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1.背景NLP中一个最基本任务就是分词，当我们分词完成之后怎么来评判分词结果的好坏呢？换句话来说就是我该如何对分词结果打分？这个分数怎么算法，依照的标准是什么？例如：原句子：武汉市长江大桥分词一：武汉 市长 江大桥分词二： 武汉市 长江大桥对于分词一和分词二的打分应该是多少呢？为了搞清楚这个问题，我们先来学习（回顾）一些机器学习中的常见分类评估标准。2.机器学习中的分类评估2.1...
原创
2021-12-29 09:45:18
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1.背景NLP中一个最基本任务就是分词，当我们分词完成之后怎么来评判分词结果的好坏呢？换句话来说就是我该如何对分词结果打分？这个分数怎么算法，依照的标准是什么？例如：原句子：武汉市长江大桥分词一：武汉 市长 江大桥分词二：
原创
2022-01-30 11:02:08
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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。 Perplexity定义PPL是用在自然语言处理领域（NLP）中，衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率
©NLP论文解读 原创•作者 | 吴雪梦Shinemon研究方向 | 计算机视觉 导读说明在NLP模型被建立后，如何更好的评价该模型一直以来都是被广泛讨论与关注的问题，而且评价方法不尽相同，研究人员通常会花费大量的时间提出不同的参数来评估该模型，评价指标也多元化。 现有的NLP评价指标中表现良好的模型，由于分布变化和噪声数据等漏洞，在部署到现实
语义分割常用的指标有： PA： 像素准确率 CPA： 类别像素准确率 IoU：交并比 mIoU：平均交并比 其中mIoU是用得比较多一个评价标准具体的介绍计算方法可以参考下面这篇博客，博主进行了很详细的介绍：【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现（零基础从入门到精通系列！）本文主要是想写一个用Pytorch计算的方法。当初想着直接拿这些评价指标的倒数作为lo
自然语言处理当中评价指标很多，好多专用的术语，本篇旨在对常用的评价指标汇总，督促自己系统学习，大家当做参考不足之处请指出并做交流。文本分类评测指标如下： P-R曲线的比较： 对于A和B曲线，如果需要比较，比较两个曲线的轮廓的面积.宏观和微观评价指标 ROC与AUC曲线 机器翻译当中的评价指标BLEU： 对机器翻译作人工评价时会考量到翻译的许多方面：如机器的充分性、忠实度和流畅度。机器翻译同专
1.正则表达式正则表达式在处理文本方面发挥着重要的作用 1.re.match() 从字符串开头匹配，匹配成功返回匹配结果，加上.group（）可查看匹配到的具体的值，匹配不成功则返回Noneimport re
print(re.match(r'a','abc123').group()) #a
print(re.match(r'A','abc123',re.I).group())#a，加上re.I可
置信水平（置信度）是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率，一般用1-α表示，α表示显著度；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。例如，样本数目不变的情况下，做一百次试验，有95个置信区间包含了总体真值，置信度为95%。 图中1-α反应了结论的置信度，直观来看，对应于图中的非阴影区域 等式的右边表示的是将超过
回归分类聚类降维
原创
2022-11-02 09:48:12
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QOS服务质量：带宽（有效带宽）时延（发送时延，发包的时候；传输时延，传输的时候；排队时延，到达接口，排队等待处理；处理时延，匹配啥啥的）丢包抖动（延时的差值，越低越好）、吞吐量（实际收发的流量大小）分组交换器——>路由器 包交换（三层）所有的网络设备转发原则：匹配（交换机匹配目的MA
困惑度（Perplexity):评价语言模型的指标1.定义PPL(Perplexity) 是用在自然语言处理领域（NLP）中，衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率，并用句子长度作normalize。其本质上就是计算句子的概率，例如对于句子S（词语w的序列）：它的概率为：困惑度与测试集上的句子概率相关，其基本思想是：给测试集的句子赋予较高概率值的语言模型较好,当语言模型训
文章目录正负样本的选择标准评估指标回归问题的评估指标SSE 和方差均方误差（MSE）均方根误差（RMSE）R Squared分类问题的评估指标错误率召回率(查全率)精确率(查准率)混淆矩阵和分类报告P-R曲线准确率f1分值什么时候关注召回率，什么时候关注精确率概率密度评估指标概率密度曲线图相对熵（K-L散度）概率、信息量信息熵相对熵（K-L散度）交叉熵概率分布评估指标ROC曲线KS曲线提升图提升
