摘要: 在信息论中,perplexity(困惑度)用来度量一个概率分布或概率模型预测样本的好坏程度。它也可以用来比较两个概率分布或概率模型。(应该是比较两者在预测样本上的优劣)低困惑度的概率分布模型或概率模型能更好地预测样本。 困惑度越小,句子概率越大,语言模型越好。 wiki上列举了三种perplexit 阅读全文
posted @ 2019-05-07 18:50 山竹小果 阅读(3820) 评论(0) 推荐(1) 编辑