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fastNLP/core/metrics.py
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@ -438,7 +438,7 @@ def _bio_tag_to_spans(tags, ignore_labels=None):
class SpanFPreRecMetric(MetricBase): class SpanFPreRecMetric(MetricBase):
""" r"""
别名：:class:`fastNLP.SpanFPreRecMetric` :class:`fastNLP.core.metrics.SpanFPreRecMetric` 别名：:class:`fastNLP.SpanFPreRecMetric` :class:`fastNLP.core.metrics.SpanFPreRecMetric`
在序列标注问题中，以span的方式计算F, pre, rec. 在序列标注问题中，以span的方式计算F, pre, rec.
@ -476,7 +476,7 @@ class SpanFPreRecMetric(MetricBase):
label的f1, pre, rec label的f1, pre, rec
:param str f_type: 'micro'或'macro'. 'micro':通过先计算总体的TP，FN和FP的数量，再计算f, precision, recall; 'macro': :param str f_type: 'micro'或'macro'. 'micro':通过先计算总体的TP，FN和FP的数量，再计算f, precision, recall; 'macro':
分布计算每个类别的f, precision, recall，然后做平均（各类别f的权重相同） 分布计算每个类别的f, precision, recall，然后做平均（各类别f的权重相同）
:param float beta: f_beta分数，:math:`f_beta = \frac{(1 + {beta}^{2})*(pre*rec)}{({beta}^{2}*pre + rec)}`. :param float beta: f_beta分数， :math:`f_{beta} = \frac{(1 + {beta}^{2})*(pre*rec)}{({beta}^{2}*pre + rec)}` .
常用为beta=0.5, 1, 2. 若为0.5则精确率的权重高于召回率；若为1，则两者平等；若为2，则召回率权重高于精确率。 常用为beta=0.5, 1, 2. 若为0.5则精确率的权重高于召回率；若为1，则两者平等；若为2，则召回率权重高于精确率。
""" """
@ -699,16 +699,16 @@ def _pred_topk(y_prob, k=1):
class SQuADMetric(MetricBase): class SQuADMetric(MetricBase):
""" r"""
别名：:class:`fastNLP.SQuADMetric` :class:`fastNLP.core.metrics.SQuADMetric` 别名：:class:`fastNLP.SQuADMetric` :class:`fastNLP.core.metrics.SQuADMetric`
SQuAD数据集metric SQuAD数据集metric
:param pred1: 参数映射表中`pred1`的映射关系，None表示映射关系为`pred1`->`pred1` :param pred1: 参数映射表中 `pred1` 的映射关系，None表示映射关系为 `pred1` -> `pred1`
:param pred2: 参数映射表中`pred2`的映射关系，None表示映射关系为`pred2`->`pred2` :param pred2: 参数映射表中 `pred2` 的映射关系，None表示映射关系为 `pred2` -> `pred2`
:param target1: 参数映射表中`target1`的映射关系，None表示映射关系为`target1`->`target1` :param target1: 参数映射表中 `target1` 的映射关系，None表示映射关系为 `target1` -> `target1`
:param target2: 参数映射表中`target2`的映射关系，None表示映射关系为`target2`->`target2` :param target2: 参数映射表中 `target2` 的映射关系，None表示映射关系为 `target2` -> `target2`
:param float beta: f_beta分数，:math:`f_beta = \frac{(1 + {beta}^{2})*(pre*rec)}{({beta}^{2}*pre + rec)}`. :param float beta: f_beta分数， :math:`f_{beta} = \frac{(1 + {beta}^{2})*(pre*rec)}{({beta}^{2}*pre + rec)}` .
常用为beta=0.5, 1, 2. 若为0.5则精确率的权重高于召回率；若为1，则两者平等；若为2，则召回率权重高于精确率。 常用为beta=0.5, 1, 2. 若为0.5则精确率的权重高于召回率；若为1，则两者平等；若为2，则召回率权重高于精确率。
:param bool right_open: right_open为true表示start跟end指针指向一个左闭右开区间，为false表示指向一个左闭右闭区间。 :param bool right_open: right_open为true表示start跟end指针指向一个左闭右开区间，为false表示指向一个左闭右闭区间。
:param bool print_predict_stat: True则输出预测答案是否为空与正确答案是否为空的统计信息, False则不输出 :param bool print_predict_stat: True则输出预测答案是否为空与正确答案是否为空的统计信息, False则不输出