Secara umum, kebingungan ialah ukuran sejauh mana model kebarangkalian meramalkan sampel. Dalam konteks Pemprosesan Bahasa Semulajadi, kebingungan ialah satu cara untuk menilai model bahasa.
Apakah kebingungan NLP?
Dalam pemprosesan bahasa semula jadi, kebingungan ialah cara menilai model bahasa Model bahasa ialah taburan kebarangkalian ke atas keseluruhan ayat atau teks. … Selalunya mungkin untuk mencapai kebingungan yang lebih rendah pada korpora yang lebih khusus, kerana ia lebih mudah diramal.
Bagaimanakah anda mentafsirkan kebingungan?
Kita boleh mentafsirkan kebingungan sebagai faktor percabangan berwajaran. Jika kita mempunyai kebingungan 100, ini bermakna setiap kali model cuba meneka perkataan seterusnya ia keliru seolah-olah ia terpaksa memilih antara 100 perkataan.
Apakah tafsiran intuitif bagi kebingungan?
Wikipedia mentakrifkan kebingungan sebagai: "pengukuran sejauh mana taburan kebarangkalian atau model kebarangkalian meramalkan sampel." Secara intuitif, kebingungan boleh difahami sebagai ukuran ketidakpastian Kebingungan model bahasa boleh dilihat sebagai tahap kebingungan apabila meramalkan simbol berikut.
Adakah kebingungan tinggi bagus?
Kerana keputusan yang boleh diramal lebih diutamakan daripada rawak. Itulah sebabnya orang mengatakan kebingungan rendah adalah baik dan kebingungan yang tinggi adalah buruk kerana kebingungan ialah eksponentasi entropi (dan anda boleh menganggap konsep kebingungan sebagai entropi).
