Comment évaluer les représentations

Evaluation of representations

Des métriques non supervisées aux métriques supervisées

Les embeddings, également connus sous le nom de représentations, sont des représentations vectorielles denses d’entités telles que des mots, des documents, des produits, etc. Ils sont conçus pour capturer des significations sémantiques et mettre en évidence les similarités entre les entités. Un bon ensemble de représentations doit non seulement encoder efficacement les caractéristiques essentielles des entités, mais aussi présenter des propriétés telles que la compacité, la signification et la robustesse dans diverses tâches. Dans cet article, nous examinons différentes métriques d’évaluation pour évaluer la qualité des représentations. Commençons.

Un cadre d’évaluation

Tout cadre d’évaluation se compose de trois composants principaux :

1. Une méthode de référence : elle sert de référence par rapport à laquelle les nouvelles approches ou modèles sont comparés. Elle fournit un point de référence pour évaluer les performances des méthodes proposées.
2. Un ensemble de métriques d’évaluation : les métriques d’évaluation sont des mesures quantitatives utilisées pour évaluer les performances des modèles. Ces métriques peuvent être supervisées ou non supervisées, et définissent la manière dont la réussite des sorties est évaluée.
3. Un jeu de données d’évaluation : le jeu de données d’évaluation est une collection de données étiquetées ou non étiquetées utilisées pour évaluer les performances des modèles. Ce jeu de données doit être représentatif des scénarios réels que les modèles sont censés gérer. Il doit couvrir une gamme diversifiée d’exemples pour garantir une évaluation complète.

En fonction de la nécessité ou non d’étiquettes de vérité terrain pour les métriques d’évaluation, nous pouvons les diviser en métriques non supervisées et métriques supervisées. Il est souvent plus avantageux d’utiliser des métriques non supervisées, car elles ne nécessitent pas d’étiquettes, et la collecte d’étiquettes est très coûteuse en pratique.

Ci-dessous, nous examinerons les métriques de pointe. Pour chaque métrique, choisissez une méthode de référence pour comparer vos évaluations. La méthode de référence peut être aussi simple que `générateur d’embedding aléatoire` !

• Représentation du chemin en Python
• Pratiques recommandées en traçage distribué
• Régression linéaire à partir de zéro avec NumPy

Métriques d’évaluation supervisées

Les métriques supervisées nécessitent un jeu de données d’évaluation étiqueté. Une stratégie courante consiste à choisir un prédicteur tel qu’un classifieur ou un régresseur. Ensuite, entraînez le prédicteur sur un ensemble limité de données étiquetées provenant de…

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