【问题标题】:Evaluation metrics for multiple correct answers in QA problem systemQA问题系统中多个正确答案的评价指标
【发布时间】:2020-09-29 03:43:22
【问题描述】:

我正在构建一台 QA 机器,我有自己的数据来完成这项任务。我有一个问题,即 1 个问题可以有 2 个或更多答案。例如:

问题:“A必须做什么?”

正确答案

  • “必须打扫地板”
  • “A 得把衣服挂起来”

在我的 QA 模型中,我可以获得 k 个最佳答案。但是,在某些情况下,不仅 k 不等于正确答案的数量,而且 k 中的某些答案也不正确。

大多数公共数据集,如 SQuAD、triviaQA 都有一个问题和一个答案。就我而言,我的问题可以有多个答案。那么,我应该使用什么样的评估指标?我可以使用 F1 分数吗?

【问题讨论】:

    标签: nlp metrics question-answering


    【解决方案1】:

    评估指标应始终取决于您正在开发的系统的使用方式。 F1 分数当然是一个合理的统计数据,它可以告诉您很多关于正确和错误答案的分布情况。

    如果您要从系统中提供一个最佳答案,您还应该测量 1-best 准确度。如果要呈现多个答案,则应测量precision at n(即正确答案在n个最佳答案中的比例,实际上是召回率,但信息检索中的人们称之为精确度)。

    如果您不确定要提供多少个合适的答案,您可能需要绘制 ROC curve 并计算 AUC 分数。

    【讨论】:

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