How might the correlation analysis results impact future developments in NLPre evaluation methodologies?
相関分析結果は将来的なNLPre評価方法論の発展に大きな影響を与える可能性があります。例えば、同じモデルおよび異なるタグセット間でF1スコア等々それほど高度ではありませんか？ した場合，変更後，他方面任務間でも顕著増加します．従って， タグセットまた埋め込み平均化したF1 スコア ベクトル のピアソン相関 r を計算しました． この値近接１ 模型i, tagsetud そして模型j, tagsetnkjp. 全体的 相関係数通常 高位 (すごく) 大部分ペ アイ (modeli, tagsetud) 及 modelj, tagsetnkjp), 現在低下 印象深い低位値 spaCy,i.e.r ∈ [0.66,0.78] 考察非直線率変動速度 後者間 各種得点 間 維持比較可視 化 表現 F1 スコア Tokens,Sentences Words,UPOS,XPOS,Lemmas タ ス ク 最小 COMBO's box 相対 的似通っ モデル全体各任務三連( COMBO ,embeddingj ,datasetk).