mindformers.core.PromptAccMetric
- class mindformers.core.PromptAccMetric
计算每个实体的提示准确率(prompt acc)。提示准确率是基于构建提示的文本分类准确度。准确的索引是具有最小困惑度的提示索引。
为该评估指标构建提示的方式如下:
这是关于**体育**的文章:$passage 这是关于**文化**的文章:$passage
计算基于提示生成的每个上下文的困惑度。困惑度是衡量概率分布或模型预测样本能力的指标。较低的困惑度表示模型能够很好地预测样本。公式如下:
其中,
代表语料库中的词。通过选择困惑度最小的提示索引来计算分类结果。
计算正确分类的数量和样本总数,并计算准确率,公式如下:
- clear()
清除局部评估结果。
- eval()
计算评估结果。
- 返回:
评估结果字典,包含 Acc 分数。
- update(*inputs)
更新局部评估结果。
- 参数:
*inputs (List) - 逻辑值、输入索引、输入掩码和标签。其中逻辑值是形状为
的张量,数据类型为Float16或Float32;输入索引、输入掩码和标签是形状为 的张量,数据类型为Int32或Int64。其中 为批次大小, 为实体类型总数, 为序列长度, 为词表大小。