Sa pangkalahatan, ang pagkalito ay isang pagsusukat kung gaano kahusay ang hula ng probability model sa isang sample. Sa konteksto ng Natural Language Processing, ang pagkalito ay isang paraan upang suriin ang mga modelo ng wika.
Ano ang NLP perplexity?
Sa natural na pagpoproseso ng wika, ang pagkalito ay isang paraan ng pagsusuri ng mga modelo ng wika Ang modelo ng wika ay isang pamamahagi ng posibilidad sa buong pangungusap o teksto. … Madalas na posibleng makamit ang mas mababang kaguluhan sa mas espesyal na corpora, dahil mas predictable ang mga ito.
Paano mo binibigyang kahulugan ang kaguluhan?
Maaari nating bigyang-kahulugan ang pagkalito bilang ang weighted branching factor. Kung mayroon tayong kaguluhan na 100, nangangahulugan ito na sa tuwing sinusubukan ng modelo na hulaan ang susunod na salita ay nalilito ito na parang kailangan itong pumili sa pagitan ng 100 salita.
Ano ang intuitive interpretation ng perplexity?
Tinutukoy ng
Wikipedia ang pagkalito bilang: “isang pagsukat kung gaano kahusay na hinuhulaan ng isang probability distribution o probability model ang isang sample. Intuitively, ang perplexity ay maaaring understood bilang isang sukatan ng kawalan ng katiyakan The perplexity ng isang modelo ng wika ay makikita bilang antas ng kaguluhan kapag hinuhulaan ang sumusunod na simbolo.
Maganda ba ang mataas na kaguluhan?
Dahil mas pinipili ang mga predictable na resulta kaysa randomness. Ito ang dahilan kung bakit sinasabi ng mga tao na mabuti ang mababang perplexity at masama ang mataas na perplexity dahil ang perplexity ay ang exponentiation ng entropy (at maaari mong ligtas na isipin ang konsepto ng perplexity bilang entropy).
