8.6——使用m2scorer进行测试模型

[li-aolong]

• 使用seq2seq_attion模型在1347639个平行句子对上进行了训练，得到7.7MB大小的模型

• 带有金标准的测试集有2000条，使用该测试集进行模型性能测试

• 金标准数据集的格式为：

  • S <原始句子1>
    A <开始位置> <结束位置>|||<错误类型>|||<纠正1>||<纠正2||..||纠正N|||<required>|||<评论>|||<注释者 id>
    A <开始位置> <结束位置>|||<错误类型>|||<纠正1>||<纠正2||..||纠正N|||<required>|||<评论>|||<注释者 id>
    

  • 每个源句应出现在以“S”开头的单行上

  • 每个源句子后跟零个或多个注释

  • 每个注释都在以“A”开头的单独行上

  • 句子由一个或多个空行分隔

  • 源语句需要以与系统输出相同的方式进行标记化

m2scorer

• 该程序可以评估语法错误纠正系统的性能，评价指标有三个：精度，召回率和F0.5值

• 首先使用infer.py文件对测试集原始文件test.txt进行纠正，得到系统纠正后文件test_system.txt

• 然后使用m2scorer.py文件，利用金标准进行计算：

  • python m2scorer.py test_system.txt test_gold.txt

• 得到的结果为：

  • Precision   : 22.87
    Recall      : 21.68
    F_0.5       : 22.62
    

• 业界CGED纠错比赛结果如下：

  • 
  • 可以看到该模型的精度偏低，但是召回率较高，F0.5值水平一般

[ljggg]

博主，请问如何使用m2scorer获得gold标准？

[li-aolong]

博主，请问如何使用m2scorer获得gold标准？

我也是在这看到的
https://github.com/swjtu-gec/zlyang-master-dissertation-code/tree/master/data/test/nlpcc2018-test

[ljggg]

博主，请问如何使用m2scorer获得gold标准？

我也是在这看到的
https://github.com/swjtu-gec/zlyang-master-dissertation-code/tree/master/data/test/nlpcc2018-test

我现在也有他这份gold.01， 但是我想生成一份新的文本的gold标准，有点不太理解如何生成

[li-aolong]

博主，请问如何使用m2scorer获得gold标准？

我也是在这看到的
https://github.com/swjtu-gec/zlyang-master-dissertation-code/tree/master/data/test/nlpcc2018-test

我现在也有他这份gold.01， 但是我想生成一份新的文本的gold标准，有点不太理解如何生成

生成我也不会

[ljggg]

博主，请问如何使用m2scorer获得gold标准？

我也是在这看到的
https://github.com/swjtu-gec/zlyang-master-dissertation-code/tree/master/data/test/nlpcc2018-test

我现在也有他这份gold.01， 但是我想生成一份新的文本的gold标准，有点不太理解如何生成

生成我也不会

好滴，感谢楼主！我再研究一下

[clearloveclearlove]

博主 请问纠正后的test_system.txt需要是分好词的吗，分词的标准是不是确定的，还有就是infer.py是不是已经自带分词后在生成txt文件

[li-aolong]

博主 请问纠正后的test_system.txt需要是分好词的吗，分词的标准是不是确定的，还有就是infer.py是不是已经自带分词后在生成txt文件

好多我忘了，但是test_system.txt应该不是分好词的，是一个完整的句子，分词标准好像也不确定