ブログではないですスマートフォン用の表示で見るブログではないですブログでなくはないですこの広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。自然言語処理シリーズの文脈解析を片手に調べた3.3節のメモ。この辺全く詳しくないのでなんか間違いがあるかも。多くの場合評価は同一エンティティを指す言及の集合に対して行われる。3つを同じエンティティに対する言及の集合だと考えているにも関わらず結果が異なってしまう。Conference)上記の問題を解決するために,MUCでは「正解データのそれぞれの集合を生成するのに必要となるリンクのうちいくつをシステムが生成したか」でRecallを,逆に「システムが生成したそれぞれの集合を生成するのに必要となるリンクのうちいくつが正解データに含まれていたか」でPrecisionを評価する。p97の図が分かりやすい。システム出力におけるエンティティの数。(分母)で,そこからエッジが1本減るごとに細かいグラフに分かれる(分子)ので,逆に言うとグラフがどれだけ細かく分かれてしまっているかで足りないエッジの数が計算出来るということ。CEATが提案されたらしい。(B-CUBED)での計算式は以下の通り。まで)して各要素ごとのRecallを出し,その平均を取って全体のRecallとしている。CEAFはスコア計算時にスコアがよくなるように対応付けを取った上で計算をするタイプ。いくつかバリエーションがある。Precisionの重み付き平均を取るだけ。個あるからある種の重み付き平均を取っている。まとめ関係抽出タスクについて読んだものをメモ。ICLR'18]月別アーカイブはてなブログをはじめよう!jack_and_rozzさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。