AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問80・ディープラーニングの応用例(自然言語処理)

パープレキシティ

言語モデルの性能を表す指標であるパープレキシティ(perplexity)について、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    値が小さいほど、次の単語をうまく予測できており、性能が高い

  2. B

    値が大きいほど性能が高い

  3. C

    値が0以上1以下に必ず収まる

  4. D

    画像分類の精度を表す指標である

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正解:A

パープレキシティは、言語モデルが次の単語をどれだけうまく予測できるかの指標で、小さいほど良い。交差エントロピーの指数にあたる。

言語の評価指標:BLEUは翻訳のn-gram一致、ROUGEは要約の再現、WERは音声認識の誤り率、パープレキシティは言語モデルの予測の困りやすさ。
指標何を測るか良いのは
BLEU翻訳文と参照訳のn-gramの一致(適合率ベース)大きいほど
ROUGE要約と参照要約の重なり(再現率ベース)大きいほど
単語誤り率(WER)(置換+削除+挿入) ÷ 参照の単語数(例:(1+1+0)÷5 = 0.4)小さいほど
パープレキシティ次の語の予測のしにくさ(交差エントロピーの指数)小さいほど

学習のポイント:BLEU(機械翻訳の評価)や、人手による評価と使い分ける。

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