Perplexity

Perplexity（困惑度）是自然语言处理中用于评估语言模型性能的重要指标之一。它是对语言模型对一组文本数据的预测效果的量化度量。

困惑度的计算基于模型对给定序列的概率分布。在离散概率分布中，给定一个事件集合，困惑度被定义为该事件集合上概率的几何平均倒数。在语言建模中，这一概念被用于衡量模型对一串单词序列的预测能力。

低困惑度表示模型更好地适应了训练数据，对未知数据的预测更为准确。因此，在训练和评估语言模型时，追求低困惑度是一个常见的目标。

Perplexity的计算公式为：

����������(�)=�(�1,�2,…,��)−1�Perplexity(W)=P(w1​,w2​,…,wN​)−N1​

其中 �(�1,�2,…,��)P(w1​,w2​,…,wN​) 是语言模型给定序列 �1,�2,…,��w1​,w2​,…,wN​ 的概率。困惑度越低，模型在对未知数据的概率分布建模方面表现得越好。