QBox - это бесплатный инструмент, который предоставляет множество визуализаций и показателей, которые призваны помочь начинающим пользователям улучшить свои данные обучения. Однако те, кто имеет опыт работы в области науки о данных, могут предпочесть работу с установленными показателями, такими как точность, отзыв и F1, и использовать матрицу путаницы для визуализации пересечения между различными намерениями (классами).
Но как создать все это с помощью обучающих данных Microsoft LUIS, Google Dialogflow или IBM Watson Assistant без необходимости писать тонны специального кода?
К счастью, QBox делает это легко и всего за несколько кликов от тестовой страницы результатов.
Просто нажмите кнопку загрузки вверху страницы результатов теста, и вы увидите несколько различных вариантов. Вот что они делают.
Файл данных тренировки
Он содержит копию обучающих данных, используемых для запуска теста. Даже если вы измените данные о тренировках в рамках своего провайдера НЛП, вы можете легко вернуться к той версии, которую вы тестировали в QBox, загрузив этот файл. Примечание. Если вы запускали тест на нескольких провайдерах, вы также увидите возможность загрузить файл данных обучения для других провайдеров.
Матрица путаницы
Это файл Excel, содержащий матрицу неточностей, а также общее количество истинных и ложных срабатываний или отрицаний для каждого намерения, а также точность, показатели отзыва и F1 для каждого намерения. Внутри самой матрицы QBox цветовой кодирует каждую ячейку в зависимости от степени путаницы между парой намерений.
Необработанные результаты теста
Список всех тестов, которые выполнял QBox, в формате Excel. Теоретически, исходя из этих данных, вы можете рассчитать оценку F1 самостоятельно, если хотите (хотя, как мы узнали, QBox уже делает это, поэтому нет необходимости) - однако, если вам интересно, что происходит под капотом, или просто хотите проверить нашу математику, вы можете найти это полезным :-)
Мы надеемся, что эти расширенные функции будут вам полезны!
