about icon-addNote android4 Answer apple4 icon-appStoreEN icon-appStoreES icon-appStorePT icon-appStoreRU Imported Layers Copy 7 icon-arrow-spined icon-ask icon-attention icon-bubble-blue icon-bubble-red ButtonError ButtonLoader ButtonOk icon-cake icon-camera icon-card-add icon-card-calendar icon-card-remove icon-card-sort chrome-extension-ru chrome-extension-es-mx chrome-extension-pt-br chrome-extension-ru comment comment icon-cop-cut icon-cop-star Cross Dislike icon-editPen icon-entrance icon-errorBig facebook flag flag_vector icon-globe icon-googlePlayEN icon-googlePlayRU icon-greyLoader icon-cake Heart 4EB021E9-B441-4209-A542-9E882D3252DE Created with sketchtool. Info Kebab icon-lamp icon-lampBig icon-learnHat icon-learning-hat Dislike Loup Loup icon-more icon-note icon-notifications icon-pen Pencil icon-play icon-plus-light icon-plus icon-rosie-cut Rune scrollUp Share-icon Shevron-Down Shevron Left Shevron Right sound sound1 sound2 sound3 sound4 sound2 icon-star Swap icon-translate Trash icon-tutor-ellipsis icon-tutor-flip Tutor folder icon icon-tutor-learned icon-twoWayArrow Mezhdunarodny_logotip_VK vk icon-word pen_icon Logo Logo Logo
Перейти в Вопросы и ответы
Алексей Никоновдобавил перевод 5 years ago
перевод (en-ru)

perplexity

мера прогнозирования языковой модели

Пример

Simply guessing that the next word in the Brown corpus is the word "the" will have an accuracy of 7 percent, not 1/247 = 0.4 percent, as a naive use of perplexity as a measure of predictiveness might lead one to believe.

Перевод примера

Просто предполагая, что следующее слово в корпусе Брауна - это "The", будет иметь точность 7 процентов, а не 1/247 = 0,4, как и простое применение перплексивности в качестве меры прогнозирования может привести к подтверждению предположения

Комментарий переводчика

Существительное;
#Наука и технологии
1

Обсуждение

Поделиться с друзьями