chakki-works/seqeval
چیه؟ یک فریم‌ورک پایتون برای ارزیابی برچسب‌گذاری دنباله‌ای مثل تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER) و برچسب‌گذاری قسمت‌های گفتار (POS tagging)
کاربرد:
این ابزار به تو کمک می‌کنه تا عملکرد مدل‌های پردازش زبان طبیعی رو در وظایف برچسب‌گذاری دنباله‌ای به درستی ارزیابی کنی. مثل اینکه ببینی مدل تو چقدر در تشخیص نام افراد، مکان‌ها یا سازمان‌ها دقت داره
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی داری روی پروژه‌های NLP کار می‌کنی و نیاز داری معیارهای دقیق مثل F1-score، precision و recall رو برای داده‌های توالی‌ای محاسبه کنی، این ابزار گزینه عالی‌ایه
چند مثال از موارد استفاده:
ارزیابی مدل NER برای استخراج نام‌ها از متن پزشکی
مقایسه عملکرد دو مدل مختلف در برچسب‌گذاری دستوری
گزارش متریک‌های استاندارد برای مقاله یا گزارش فنی
- ##seqeval
- ##NER
- ##POS
- ##NLP
- ##Python
- ##MachineLearning
- ##TextAnalytics
- ##Evaluation
- ##F1
- ##DeepLearning