Какие метрики существуют в NLP?

В NLP (обработке естественного языка) используются различные метрики для оценки качества моделей в задачах классификации, генерации текста, перевода и др. Основные из них:

• Accuracy (Точность) — доля правильных предсказаний.
• Precision, Recall, F1-score — особенно важны для задач классификации и извлечения информации.
• BLEU — метрика для оценки качества машинного перевода и генерации текста, основанная на совпадении n-грамм.
• ROUGE — метрика для оценки качества суммаризации текста, измеряет совпадения по n-граммам, последовательностям и лексическим единицам.
• Perplexity — используется для оценки языковых моделей, показывает, насколько хорошо модель предсказывает тестовые данные.
• WER (Word Error Rate) — метрика для оценки систем распознавания речи.

Выбор метрики зависит от конкретной задачи NLP и целей оценки.