 געבן אַ מעטריק צו אָפּשאַצן אַ נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג מאָדעל.
עס זענען עטלעכע מעטריקס וואָס קענען זיין גענוצט צו אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון אַ נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג (NLP) מאָדעל. עטלעכע פון די קאַמאַנלי געוויינט מעטריקס אַרייַננעמען: 1. אַקיעראַסי: דעם מאָס די פּראָצענט פון ריכטיק פּרעדיקטעד דאַטן ווייזט אויס פון אַלע פֿאָרויסזאָגן געמאכט דורך די מאָדעל. עס איז אַ פּאַסיק מעטריק פֿאַר ביינערי קלאַסאַפאַקיישאַן טאַסקס אין NLP, אַזאַ ווי סענטימענט אַנאַליסיס. 2. F1 כעזשבן: דאָס איז די האַרמאָניק מיטל פון פּינטלעכקייַט (די פאַרהעלטעניש פון אמת פּאַזאַטיווז צו די גאַנץ נומער פון פּרעדיקטעד פּאַזאַטיווז) און צוריקרופן (די פאַרהעלטעניש פון אמת פּאַזאַטיווז צו די גאַנץ נומער פון פאַקטיש פּאַזאַטיווז). עס איז ספּעציעל נוציק פֿאַר יוואַליוייטינג מאָדעלס וואָס האַנדלען מיט ימבאַלאַנסט דאַטן. 3. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) כעזשבן: דאָס איז וויידלי געניצט פֿאַר יוואַליוייטינג די קוואַליטעט פון מאַשין איבערזעצונגען. עס מעסטן ווי ענלעך די דזשענערייטאַד איבערזעצונג איז צו אַ סכום פון מענטש רעפֿערענץ איבערזעצונגען. 4. פּערפּלעקסיטי: דאָס איז אָפט געניצט צו אָפּשאַצן שפּראַך מאָדעלס. עס מעסטן ווי גוט אַ מאָדעל פּרידיקס אַ געגעבן טעקסט. נידעריקער פּערפּלעקסיטי ינדיקייץ בעסער מאָדעל פאָרשטעלונג. 5. ROUGE (ריקאָל-אָריענטיד ונדערסטודי פֿאַר גיסטינג עוואַלואַטיאָן): דאָס איז געניצט צו אָפּשאַצן טעקסט סאַמעריזיישאַן מאָדעלס. עס מעסטן די אָוווערלאַפּ צווישן די דזשענערייטאַד קיצער און אַ סכום פון מענטש רעפֿערענץ סאַמעריז. קוילעלדיק, די ברירה פון מעטריק דעפּענדס אויף די ספּעציפיש NLP אַרבעט און די צילן פון די מאָדעל.