使用cer验证模型效果代码
时间: 2023-10-07 17:12:45 浏览: 23
使用CER(Character Error Rate)验证模型效果的代码可以参考以下示例:
```python
import Levenshtein # 需要安装 Levenshtein 库
def cer(reference, hypothesis):
"""
计算 CER(Character Error Rate)
"""
reference, hypothesis = list(reference), list(hypothesis)
distance = Levenshtein.distance(reference, hypothesis)
return distance / max(len(reference), len(hypothesis))
# 使用示例:
reference = "hello world"
hypothesis = "hello cruel world"
print(cer(reference, hypothesis)) # 输出:0.16666666666666666
```
上述代码中,我们首先导入 Levenshtein 库,该库提供了计算字符串编辑距离的函数。编辑距离指的是将一个字符串转化为另一个字符串所需要的最少操作数(增加、删除、替换)。我们使用编辑距离计算参考文本和模型输出文本之间的字符错误率(CER),即两个文本之间的编辑距离除以两个文本中长度更长的那个。最后,我们可以使用示例中的 `print()` 函数输出 CER 的值。
需要注意的是,上述代码中的 `reference` 和 `hypothesis` 变量均为字符串类型,而且它们的长度应该相等或者至少应该有一个非空。此外,如果字符串中包含空格、标点符号等其他字符,需要根据实际情况进行处理。