Confusion matrix: Ứng dụng thực tiễn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên để nâng cao chất lượng phân loại văn bản

Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), confusion matrix được ứng dụng phổ biến nhằm đo lường hiệu quả các mô hình phân loại văn bản như phân loại cảm xúc, phân loại chủ đề hoặc nhận diện ý định người dùng. NLP thường đối mặt với nhiều loại dữ liệu đa dạng và các lớp phân loại khá phức tạp, do vậy confusion matrix hỗ trợ phân tích chi tiết các lỗi sai và mức độ nhầm lẫn giữa các lớp, từ đó tăng cường khả năng điều chỉnh mô hình. Sử dụng confusion matrix giúp các nhà nghiên cứu xác định rõ vấn đề khi mô hình phân biệt nhầm các sentiment hay chủ đề gần giống nhau, góp phần tối ưu hóa thuật toán để cải thiện khả năng phân loại chính xác. Việc phân tích kỹ càng bằng confusion matrix giúp đảm bảo trải nghiệm người dùng tốt hơn qua các ứng dụng chatbot, hệ thống tìm kiếm và phân tích thị trường. A confusion matrix is a two-by-two matrix that represents the number of correct and incorrect predictions within each category resulting from your classification algorithm. In this article, we will explore the basics of classification in machine learning, how to interpret a confusion matrix , advantages and limitations, and what type of career might use this tool. Hệ thống kiểm tra tự động trong giáo dục ngày càng được ứng dụng rộng rãi, đặc biệt trong các bài kiểm tra trắc nghiệm hay đánh giá năng lực. Confusion matrix đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích kết quả dự đoán của các hệ thống phân loại đáp án, từ đó xác định xem hệ thống có phân loại đúng câu trả lời đúng và sai như thế nào. Thông qua confusion matrix, các nhà phát triển có thể tối ưu các thuật toán đánh giá tự động, giảm thiểu sai sót trong việc chấm điểm và phân loại. Điều này đã giúp cho quá trình giảng dạy và đánh giá học sinh chính xác hơn, giảm thiểu tác động của lỗi kỹ thuật và đảm bảo công bằng trong giáo dục. Confusion matrix còn giúp phân tích và cải tiến các bài kiểm tra, hỗ trợ thiết kế đề thi phù hợp với trình độ của học sinh. confusion_matrix # sklearn.metrics. confusion_matrix (y_true, y_pred, ", labels=None, sample_weight=None, normalize=None) [source] # Compute confusion matrix to evaluate the accuracy of a classification. By definition a confusion matrix C is such that C i, j is equal to the number of observations known to be in group i and predicted to be in group j. Thus in binary classification, the count of ...