{{Stub}} {{TOC float}}

Úvod

  • protože NLP používá ve velké míře stochastické metody, zaměříme se hlavně na experimenty testující účinnost těchto metod

  • předtím, než je možné použít nějakou stochastickou metodu v praxi (a otesovat její účinnost), je nutné ji natrénovat na trénovacích datech

    • trénování závisí na dané metodě, ale většinou spočívá ve spočítání pravděpodobností použitých v metodě - často se odhadují pomocí relativních frekvencí získaných z trénovacích dat

  • následně (pokud to daná metoda vyžaduje) je potřeba metodu přízpůsobit povaze dat (tzn. upravit její parametry, pokud existují), abychom maximalizovali její učinnost

    • parametry optimalizujeme na development datech

  • následně je možné metodu otestovat pomocí vhodných metrik na testovacích datech

Příprava dat

  • potřebujeme anotovaná data, u kterých ručně označíme správný výsledek experimentu - např. ručně přiřazené tagy slov pro tagging

  • data je nutno rozdělit na 3 části

    • training data - největší, slouží k odhadnutí pravděpodobností; z velké části určují výsledek stochastické metody

    • development data - malá sada dat, která slouží k optimalizaci parametrů dané metody/modelu

    • test data

      • slouží pro ohodnocení kvality dané metody za použití vyhodnocovací metriky

      • nesmí být obsaženy v trénovacích a development datech, aby mohla být metoda objektivně ohodnocena

  • pro nestochastické metody stačí pouze testovací data pro vyhodnocení

Standardní evaluační metriky

Evaluation

  • test against evaluation test data -- comparing the output of my parser to manually corrected data, done by someone else and in advance, independent of my algorithms

  • rules:

  1. should be automatic (if possible) -- avoid subjective evaluation (but in e.g. SMT this is inevitable)

  2. never tune the system using test data (use a small part of training data for this)

  3. use standard metrics (if possible)

Hodnocení 1-1 metod

  • pro každou vstupní jednotku vygeneruju jednu výstupní jednotku - např. tagging: každému slovu přiřadím tag

  • error rate

  • accuracy

Hodnocení 1-n metod

  • délka vstupu a výstupu se může lišit - např. strojový překlad: výstupní věta může mít jinou délku než vstupní věta

  • precision

  • recall

  • f-measure

Metriky strojového překladu

  • BLEU

  • wen:NIST%20%28metric%29

  • wen:METEOR

    • upravená f-measure s důrazem na recall (precision:recall - 1:9)

    • párování slov na 3 úrovních: 1) slovní forma, 2) kořen slova, 3) WordNet synonymum

  • PER (Position independent Error Rate), wen:Word%20error%20rate (Word Error Rate), TER (Translation Edit Rate), CDER

Typy evaluace podle úloh

{{Statnice I3}}