Which evaluation metrics are used in text classification?
6 phương ánCó giải thích
Các phương án trả lời
Chọn một phương ánLời giảiChọn phương án để mở
Đáp án đúng gồm bốn ý: "Accuracy", "Precision", "Recall" và "F1-Score". Phân loại văn bản (text classification) gán nhãn lớp cho tài liệu, nên được đánh giá bằng ma trận nhầm lẫn với các ô TP, FP, FN, TN. "Accuracy" là tỉ lệ dự đoán đúng trên tổng số mẫu, (TP + TN) / tổng. "Precision" là TP / (TP + FP), đo trong số tài liệu được gán vào lớp thì bao nhiêu thật sự thuộc lớp đó. "Recall" là TP / (TP + FN), đo mô hình tìm lại được bao nhiêu tài liệu thật của lớp. "F1-Score" là trung bình điều hoà 2PR / (P + R), cân bằng hai đại lượng trên, đặc biệt hữu ích khi các lớp mất cân bằng. "BLEU Score" là độ đo cho dịch máy, so độ trùng n-gram giữa câu dịch máy và bản dịch tham chiếu kèm hình phạt độ ngắn, không áp dụng cho nhãn lớp. "ROUGE" là độ đo cho tóm tắt văn bản, đo độ phủ n-gram của bản tóm tắt so với bản tham chiếu, cũng dành cho đầu ra dạng văn bản sinh ra chứ không cho bài toán phân loại.
Cùng phần 4
Dictionary-based sentiment analysis is a computational approach relies on a pre-defined list (or dictionary) of sentiment-laden words.Có lời giảiCâu hỏiWhat is the correct order of the following operations when constructing a text classification model?
(1) Text cleaning; (2) Text annotation; (3) Gradient descent; (4) Model tuning; (5) Text to predictors.Có lời giảiCâu hỏiWhich of the following features can be used for accuracy improvement of a classification model?Có lời giảiCâu hỏiCả 15 câu của chủ đề15 câu