1
Я нашел часть кода OpenNLP, которая показывает мне, как рассчитать истинное положительное значение. Мне было интересно, как рассчитывается ложное отрицательное значение при использовании инструментов оценки предложений OpenNLP. В другом слове, что означает точность, напоминание и F-Measure в терминах инструмента оценки? Объяснить с примерами было бы замечательно. (Извините за мой глупый вопрос я совершенно новой для NLP ...)Как OpenNLP вычисляет ложные негативы при использовании инструментов оценки детектирования предложений?
public static int countTruePositives(final Object[] references, final Object[] predictions) {
List<Object> predListSpans = new ArrayList<Object>(predictions.length);
Collections.addAll(predListSpans, predictions);
int truePositives = 0;
Object matchedItem = null;
for (int referenceIndex = 0; referenceIndex < references.length; referenceIndex++) {
Object referenceName = references[referenceIndex];
for (int predIndex = 0; predIndex < predListSpans.size(); predIndex++) {
if (referenceName.equals(predListSpans.get(predIndex))) {
matchedItem = predListSpans.get(predIndex);
truePositives++;
}
}
if (matchedItem != null) {
predListSpans.remove(matchedItem);
}
}
return truePositives;