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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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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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
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
©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
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
回归分类聚类降维
原创
2022-11-02 09:48:12
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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
欢迎关注”生信修炼手册”!回归模型的评估，核心是利用模型预测值与真实值之间的差值，常用的指标有以下几种1.
原创
2022-06-21 09:28:57
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fi表示预测值，yi代表实际值平均绝对误差（MeanAbsoluteError）2.均方误差（MeanSquaredError）MSE回归任务最常用的一个指标。对比MAE，MSE可以放大预测偏差较大的值，可以比较不同预测模型的稳定性，应用场景相对多一点。3.方均根差（RootMeanAbsoluteError）缺点是因为使用的是平均误差，对异常值比较敏感，如果回归器对某个点的回归值很不合理，那么它
原创
2021-03-02 10:38:35
1732阅读
(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。 (False Positive , FP)：被模型预测为正的负样本。 (False Negative , FN)：被模型预测为负的正样本。 (True Negative , TN)：被模型预测为负的负样本。 Recall召回率：真正 ...
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2021-10-12 14:19:00
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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
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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一、多元线性回归房价预测案例：多重共线性（Multicollinearty）: 是指线性回归模型中的 解释
原创
2022-10-05 22:59:20
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对于构建好的机器学习模型，需要对模型的效果进行评估，对于机器学习中的3大类问题，分类，回归，聚类而言，各自有不同的评估指标，本文主要介绍分类模型常用的评估指标。以二分类问题为例，考虑真实分类和模型预测的组合，会出现以下4种结果上述矩阵称之为混淆矩阵，是一个N X N的方阵，其中N表示类别数。对于二分类而言，就是2 X 2的矩阵，其中1. TP 对应 true positive, 真阳性，
原创
2022-06-21 09:29:49
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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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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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介绍了几种常见的模型评估指标，包括混淆矩阵、准确率、查准率、查全率、F1指数、PR曲线、ROC曲线，以及各自的特点和应用场景。
1 模型评价指标模型评估包括评估方法（evaluation）和评价指标（metrics）。评估方法包括留出法，交叉验证，包外估计等。本文只介绍评价指标。评价指标的两个作用：一是了解模型的泛化能力，可以通过同一个指标来对比不同模型
回归类的模型评估指标回归类算法的模型评估一直都是回归算法中的一个难点，但不像我们曾经讲过的无监督学习算法中的轮廓系数等等评估指标，回归类与分类型算法的模型评估其实是相似的法则——找真实标签和预测值的差异。只不过在分类型算法中，这个差异只有一种角度来评判，那就是是否预测到了正确的分类，而在我们的回归类算法中，我们有两种不同的角度来看待回归的效果：第一，我们是否预测到了正确的数值。第二，我们是否拟合到
