Как оценить, насколько релевантно были извлечены чанки (правильность извлечения)?

Для оценки релевантности извлечённых чанков (фрагментов текста или данных) обычно используют метрики, которые сравнивают извлечённые части с эталонными (размеченными) данными. Основные подходы:

• Precision (точность) — доля правильно извлечённых чанков среди всех извлечённых.
• Recall (полнота) — доля правильно извлечённых чанков среди всех релевантных в эталоне.
• F1-score — гармоническое среднее precision и recall, балансирует между ними.

Если чанки — это текстовые фрагменты, можно использовать меры перекрытия, например, Jaccard similarity или ROUGE для оценки качества извлечения.

Пример: если задача — извлечь имена сущностей из текста, то сравнивают извлечённые сущности с размеченными и считают precision, recall и F1.

Таким образом, правильность извлечения оценивается через сравнение с эталонными данными и вычисление соответствующих метрик качества.