Exact Match (potrivire 100% caracter cu caracter) este prea strictă pentru limbaj natural. Metrica Semantic F1 analizează suprapunerea de n-grame și normalizează timpurile verbale.
Exemplu de calcul F1
def metric_f1_personalizata(gold, pred, trace=None):
gold_tokens = set(gold.raspuns.lower().split())
pred_tokens = set(pred.raspuns.lower().split())
overlap = len(gold_tokens & pred_tokens)
if not overlap: return 0.0
precision = overlap / len(pred_tokens)
recall = overlap / len(gold_tokens)
return 2 * (precision * recall) / (precision + recall)Standardul consacrat pentru evaluarea generării de răspunsuri textuale.
Întrebări & Exemple practice:
Calculul Metricei F1 la Nivel de Tokeni cu Normalizare LingvisticăAi o întrebare despre Calculul Metricei F1 la Nivel de Tokeni cu Normalizare Lingvistică sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.