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目录

1.准确率定义

2.混淆矩阵与TP/FN/FP/TN

3. 精确率

4.召回率

5.F1值

6.中文分词的P、R、F1计算

7.实现

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1.准确率定义

        准确率是用来衡量一个系统的准确程度的值，可以理解为一系列评测指标。当预测与答案的数量相等时，准确率指的是系统做出正确判断的次数除以总的测试次数。

        在中文分词任务中，一般使用在标准数据集上词语级别的精确率、召回率与F1值来衡量分词器的准确程度。这三个术语借用自信息检索与分类问题，常用来衡量搜索引擎和分类器的准确程度。

2.混淆矩阵与TP/FN/FP/TN

        搜索引擎、分类器、中文分词场景下的准确率本质上都是4个集合的并集运算。分类预测与答案的四种组合：

预测/答案	P	N
P	TP	FP
N	FN	TN

(1) TP (true postive) ：预测是P ，答案果然是真的P
(2) FP (false postive) : 预测是P ，答案是N ，因此是假的P
(3) TN (true postive) : 预测是N ，答案果然是真的N
(4) FN (false postive) : 预测是N ，答案是P，因此是假的P

上表在机器学习中被称为混淆矩阵，用来衡量分类结果的混淆程度。混淆矩阵有如下性质：

只要混淆矩阵确定了，三个准确指标就都确定了。

3. 精确率

        精确率（precision ，简称P值） 指的是预测结果中正类数量占全部结果的比率。正类的选择非常重要。

4.召回率

        召回率（Recall）指的是正类样本中能被找出来的比率。

        区分P值和R值的时候，只需记住两者分子都是真阳的样本数，只不过P值的分母是预测阳性的数量，而R值的分母是答案阳性的数量。

5.F1值

        一般而言，精确率和召回率难以平衡，召回率高的系统往往精确率低，反之亦然。

精确率和召回率的调和平均F1的值来作为综合性指标：

6.中文分词的P、R、F1计算

        在中文分词中，标准答案和分词结果的单词数不一定相等。而且混淆矩阵针对的是分类问题，而中文分词却是一个分块（chunking）问题。

        将分块问题转换为分类问题。对于长为 n 的字符串，分词结果是一系列单词。每个单词按它在文本中的起止位置可记作区间【i，j】，其中。那么所有标准答案的所有区间构成一个集合 A，称为正类。此集合之外的所有区间构成另一个集合（A的补集），作为负类。同理，记所有分词结果的区间构成集合B。则：

例如：

7.实现

import re
from pyhanlp import *
from tests.test_utility import ensure_datadef to_region(segmentation: str) -> list:"""将分词结果转换为区间:param segmentation: 商品 和 服务:return: [(0, 2), (2, 3), (3, 5)]"""region = []start = 0for word in re.compile("\\s+").split(segmentation.strip()):end = start + len(word)region.append((start, end))start = endreturn regiondef prf(gold: str, pred: str, dic) -> tuple:"""计算P、R、F1:param gold: 标准答案文件，比如“商品 和 服务”:param pred: 分词结果文件，比如“商品 和服 务”:param dic: 词典:return: (P, R, F1, OOV_R, IV_R)"""A_size, B_size, A_cap_B_size, OOV, IV, OOV_R, IV_R = 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0with open(gold, encoding='utf-8') as gd, open(pred, encoding='utf-8') as pd:for g, p in zip(gd, pd):A, B = set(to_region(g)), set(to_region(p))A_size += len(A)B_size += len(B)A_cap_B_size += len(A & B)text = re.sub("\\s+", "", g)for (start, end) in A:word = text[start: end]if dic.containsKey(word):IV += 1else:OOV += 1for (start, end) in A & B:word = text[start: end]if dic.containsKey(word):IV_R += 1else:OOV_R += 1p, r = A_cap_B_size / B_size * 100, A_cap_B_size / A_size * 100return p, r, 2 * p * r / (p + r), OOV_R / OOV * 100, IV_R / IV * 100if __name__ == '__main__':print(to_region('商品 和 服务'))sighan05 = ensure_data('icwb2-data', 'http://sighan.cs.uchicago.edu/bakeoff2005/data/icwb2-data.zip')msr_dict = os.path.join(sighan05, 'gold', 'msr_training_words.utf8')msr_test = os.path.join(sighan05, 'testing', 'msr_test.utf8')msr_output = os.path.join(sighan05, 'testing', 'msr_output.txt')msr_gold = os.path.join(sighan05, 'gold', 'msr_test_gold.utf8')DoubleArrayTrieSegment = JClass('com.hankcs.hanlp.seg.Other.DoubleArrayTrieSegment')segment = DoubleArrayTrieSegment([msr_dict]).enablePartOfSpeechTagging(True)with open(msr_gold, encoding='utf-8') as test, open(msr_output, 'w', encoding='utf-8') as output:for line in test:output.write("  ".join(term.word for term in segment.seg(re.sub("\\s+", "", line))))output.write("\n")print("P:%.2f R:%.2f F1:%.2f OOV-R:%.2f IV-R:%.2f" % prf(msr_gold, msr_output, segment.trie))