Екі мәтін тану моделін қалай салыстыруға болады? Не нәрсеге назар аудару керек және салыстыруды техникалық түрде қалай жүзеге асыру керек?

Екі мәтін тану модельдерін салыстыру үшін олардың жұмыс сапасын бірнеше метрикалар бойынша бағалау керек:

• Дәлдік (Accuracy) — дұрыс танылған таңбалар немесе сөздердің үлесі.
• Толықтық (Recall) — модель барлық қажетті элементтерді қаншалықты толық таниды.
• Дәлдік (Precision) — танылған элементтердің қаншалықты дұрыс екендігі.
• F1-мера — precision және recall-дың гармоникалық орташа мәні.
• CER (Character Error Rate) және WER (Word Error Rate) — таңба немесе сөз бойынша қателер саны.

Техникалық тұрғыда салыстыру келесідей жүзеге асырылады:

1. Эталонды мәтіндері бар тест жиынтығы жинақталады.
2. Екі модель осы суреттерге қолданылады, нәтижесінде танылған мәтіндер алынады.
3. Нәтижелер эталонмен салыстырылып, метрикалар есептеледі.

Python тілінде jiwer кітапханасын пайдаланып WER-ді есептеу мысалы:

from jiwer import wer

reference = "это эталонный текст"
hypothesis1 = "это эталонный текст"
hypothesis2 = "это эталон текс"

print("Модель 1 WER:", wer(reference, hypothesis1))  # 0.0
print("Модель 2 WER:", wer(reference, hypothesis2))  # >0

Осылайша модельдердің сапасын сандық түрде бағалап, салыстыруға болады.