Szó hibaarány

A szavak hibaaránya vagy a szavak hibaaránya ( WER ) angolul egy mértékegység a beszédfelismerő rendszer teljesítményének mérésére .

A WER a Levenshtein távolságból származik, a karakterek helyett szavakon dolgozik. Jelzi a helytelenül felismert szavak arányát egy referenciaszöveghez képest. Minél alacsonyabb az arány (minimum 0,0), annál jobb a felismerés. A maximális sebesség nincs korlátozva, és nagyon rossz felismerés esetén meghaladhatja az 1,0-et, ha sok beillesztés van.

Miután a dinamikus programozási algoritmusnak köszönhetően a referenciát optimálisan igazította a felismert szöveghez , a szó hibaarányát a következő adja:

${\ displaystyle WER = {\ frac {S + D + I} {N}}}$

vagy:

$NEM$ a referencia szavak száma,
$S$ a helyettesítések száma (helytelenül felismert szavak),
$D$ a törlések száma (kihagyott szavak),
$én$ a beszúrások száma (hozzáadott szavak),
$H$ a helyesen felismert szavak száma.

A szófelismerési arányt vagy az angol szavak pontosságát ( WAcc ) a következőképpen határozzák meg:

${\ displaystyle WAcc = 1-WER = {\ frac {NSDI} {N}} = {\ frac {HI} {N}}}$

Ez a felismerési arány negatív lehet.

Hivatkozások