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效果评估

  使用准确标注的评估集数据,判断当前训练好的模型识别效果如何,可以根据评估集结果有针对性的补充训练数据优化模型。

效果评估

  • 计算方式:

    • 整体准确率 = TT / (TT + TF + FT + T1)
    • 整体召回率 = TT / (TT + TF + T0 + T1)
    • 意图准确率 = TT + TF / (TT + TF + FT + T1)
    • 意图召回率 = TT + TF / (TT + TF + T0 + T1)
  • 计算说明:

    • TT:Query应该识别,且识别出正确意图和词槽
    • TF:Query应该识别,且识别出正确意图,但词槽不对
    • T0:Query应该识别,但未识别出意图
    • T1:Query应该识别,但识别出错误意图
    • FT:Query不应该识别,但识别出意图
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