⌛️本文状态：暂不更新 ☑️ 曹操养了一只鸟，叫孟德‘s鸠… 说起英语口语，真的与所处的地域、接触过的老师严重相关。想想自己从小被教”school“读 斯酷~，就…一言难尽。
推荐系统评测心得 做推荐算法的质量工作将近一年，这一年尝试了很多东西，踩了不少坑，也对推荐的评测工作稍微有了些自己的心得，现在分享出来，希望能和做这块工作的同学一起交流、探讨，也欢迎多拍砖，多提意见。...人工评测： 顾名思义，邀请一帮人来对你的推荐系统的结果进行评测。...，如何让评测者进行感知，这些都是比较难的，并且和基准的对比也不是很好做，所以这里不是很推荐用这个方法，但是还是要提一下。...其含义为最终未被用户真正感知的数据的占比，未感知包含未推荐和推荐出去后未被点击的内容。 健壮性 定义：算法健壮性的评测主要利用模拟攻击。...最后，通过比较攻击前后推荐列表的相似度评测算法的健壮性。 总结：适合在离线环境进行完成，针对模型本身的评测。
各种top-N物品推荐算法已经被开发出来，特别是基于深度学习的研究取得了很大的进展。 为了证明推荐算法的有效性，需要在基准数据集上建立可靠的评价实验。...建议在一般情况下（尤其是评估时序不敏感的推荐算法）应采用随机排序，而在时序敏感的情况下（如序列化推荐）采用时序排列。...这个问题对于回答如何选择合适的数据集进行评测很有用。...4 结语 我们通过实验检验了三个重要因素对于top-N推荐算法评测的影响。我们的实验结果为物品推荐算法提出了一些经验建议。...首先，对于数据集切分，建议使用基于比例切分方式并且使用随机物品排列方式（非时序推荐任务），而leave-one-out切分方式可以用于较小数据集或者加快评测流程（如调参过程）。
但是与传统评测相异的是，推荐系统具有没有传统意义上的输入与输出，模型、算法等中间过程难以介入，一切的效果与性能目的都需要落地到提升用户体验等特点，这给评测带来了较大难度。...二、相关评测方案 推荐系统一般结构： ? 目前常见对推荐系统的评测主要着眼于三个方面：模型离线实验、ABtest在线实验以及用户反馈和用户调研。...三、评测方案指标总结 对于不同的推荐系统评测方式，我们需要使用不同的指标对其进行衡量： 1、模型离线实验 离线实验目的旨在对算法进行评价，所以评价指标强相关与所使用的推荐算法，传统的评分预测问题通常使用均方根误差...有些推荐系统也会像推荐广告系统或是学习排序算法一样使用pCTR或者Precision-Recall曲线评估推荐效果的优劣，所以评测推荐算法的指标较为复杂。...从评测的角度提升推荐系统，我们不仅需要提供各组件相关评测指标、输出badcase之外，还应该关注竞品对比、真实用户行为以及badcase的快速追查以保证整体推荐系统的可用、高效、准确。
推荐评测 活动时间：2018年1月9日 斗鱼直播分享 活动介绍：TMQ在线沙龙第三十八期分享 ? 本次分享的主题：推荐测试。 共有65位测试小伙伴报名参加活动。 想知道活动分享了啥吗？ 请往下看吧！...分享主题 推荐评测测试思路 本次分享，嘉宾给我们介绍了以下内容： 推荐类实例&流程 推荐类模型抽象&评测 白板建设 测试思路 问答环节 1、相同类型的文章怎么测试它们的热度，再推荐给用户？...2、用户多标签情况下，推送的优先级送达怎么评测？ 答：我理解你的意思是：比如用户有好几个兴趣点，那现在用户来拉一刷新闻，应该怎么下发新闻。...4、这套推荐评测系统，除了资讯评测，还有应用到其他评测上吗？好移植吗？...答：其实推荐的思路都是差不多，推荐算法也都是开源的，基本上都是围绕人的profile、内容的质量和分类、推荐算法以及环境特征、UI来展开的。
Toolkit 的亮点功能 ---- Cloud Toolkit 除了主打的部署能力，还提供了不少亮点功能，我选择了其中的 3 个功能来分享：上传文件、远程 Terminal、内置应用诊断功能来进行评测...作为一个偏正经的评测，我们试用一下远程诊断的功能，选取比较直观的 trace 命令来进行评测。
基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标： 准确率 准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。即 ?...而我们评估一个推荐系统，不可能仅使用一个用户的推荐列表及相应结果进行评估， 而是对整个测试集中的用户及其推荐列表结果进行评估。...： 推荐系统遇上深度学习系列： 推荐系统遇上深度学习(一)--FM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(二)--FFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践 推荐系统遇上深度学习...推荐系统遇上深度学习(十五)--强化学习在京东推荐中的探索
基于混淆矩阵，我们可以得到如下的评测指标： 准确率 准确率表示的是分类正确的样本数占样本总数的比例，假设我们预测了10条样本，有8条的预测正确，那么准确率即为80%。...在推荐系统中，CG即将每个推荐结果相关性(relevance)的分值累加后作为整个推荐列表(list)的得分。...即 这里， rel-i 表示处于位置 i 的推荐结果的相关性，k 表示所要考察的推荐列表的大小。...2）相关性好的排在推荐列表的前面的话，推荐效果越好，DCG越大。 NDCG DCG仍然有其局限之处，即不同的推荐列表之间，很难进行横向的评估。...而我们评估一个推荐系统，不可能仅使用一个用户的推荐列表及相应结果进行评估， 而是对整个测试集中的用户及其推荐列表结果进行评估。
最后推荐一下这款用起来还不错的Java性能测试工具，GitHub地址：https://github.com/houbb/junitperf。 上面有详细的使用说明。...原文链接《Java8 Stream性能如何及评测工具推荐》
达观数据是国内推荐系统主要第三方供应商，一直在摸索中前进。在想办法开发出强大的推荐系统服务好客户时，也一直在思考推荐系统的评估方法。...1.针对不同的推荐场景，一定要因地制宜的选择合适的评估方法 推荐场景是制定评价指标时最为关键的，脱离了推荐场景来谈评测指标就像无水之鱼。...例如加购物车率（通过推荐引导的加购物车数量/推荐曝光总数），商品详情页阅读率（通过推荐引导进入商品详情页数量/推荐曝光总数）等。...推荐系统的初衷就是消除马太效应，使各种物品都能被展示给某类人群。但研究表明主流的推荐算法（比如协同过滤）都是具有马太效应的。基尼系数就是用来评测推荐系统马太效应强弱的。...方法二：按不同的推荐位置来制定不同的指标 在同一个推荐APP或产品里，不同位置的推荐需要针对性的设置推荐评价指标。前文中提到的不同位置、不同场景，推荐指标制定规则可以有所不同。
而且，单词、句子、段落、自由说、情景对话等评测模式一应俱全，还有不同维度的打分，对英语口语训练挺有帮助。”来自深圳的孙小姐在微信小程序上评测完后，分享了自己的体验。...“ 有来头：解读智聆口语评测的“前世今生” 智聆口语评测是由腾讯云团队基于微信“智聆”的技术与应用基础，创新算法研发而成的语音评测产品。...数据显示，智聆口语评测整体评测准确度在业界处于先进水平，特别是在K12教育领域，其实际测试中相关度高达97%。...智聆口语评测的语音评测打分结果与专家打分拟合度 95% 以上，可广泛应用于英语口语类教学业务中 “5”指五种评测模式 即通过单词、句子、段落、自由说、情景对话不同模式，重塑学习场景，深度渗透教、管、练...同时，针对不同的用户，推出四大应用场景：在口语能力测评场景里，快速了解学生英语口语评测，提供多维度的语音评测结果，方便课程安排；在在线绘本跟读中，针对少儿英文绘本的单词和句子跟读的情况进行语音评测；在课堂质量评估场景
“AI考官”自动出题，学生戴着耳麦在电脑前作答，仅用20分钟的时间，四川天府新区天府师大一中几十名七年级的学生就同时完成了本学期的英语口语测试。...同时，腾讯英语君依托先进的语音识别、口语评测、自然语言处理等技术，可以对学生口语发音进行段落、句子、单词、音素的细粒度考评，甚至可以精确检测到哪个音节发音标准，哪个还不够理想，从而更精准地呈现学生的英语能力...，助推当地英语口语自动化考试改革落地。...依托于腾讯三大AI实验室，腾讯英语君将神经网络算法、图像识别技术、语音识别和口语评测技术、自然语言处理、大数据应用等AI能力与英语教育中的实际场景相结合，帮助学生提高英语听说应用能力。...其中，腾讯英语君的口语评测技术已有10多篇论文入选全球顶级语音大会INTERSPEECH，并已授权或公开专利40余篇。
这个世界上有四种英语——美式英语、英式英语、中国式英语，还有一个程序员英语！程序员英语有个特点，那就是不同公司、不同大会，对同一个单词，可能都有多种不同的读法，...
作者：放按钮.PM；原文标题：《推荐效果线上评测：AB测试平台的设计与实现》 br 第一篇 1、背景 在推荐系统中，评测效果，除了离线的AUC，更合理的方法是通过线上真实的AB测试，来比较策略的效果。
未标题-1.png 概述 腾讯云智聆口语评测（英文版）（Smart Oral Evaluation-English，SOE-E）是腾讯云推出的语音评测产品，是基于英语口语类教育培训场景和腾讯云的语音处理技术...，应用特征提取、声学模型和语音识别算法，为儿童和成人提供高准确度的英语口语发音评测。...腾讯云智聆口语评测（英文版）支持单词和句子模式的评测，多维度反馈口语表现，可广泛应用于英语口语类教学应用中。
TLDR: 本文介绍了一个开源大模型推荐评测平台OpenP5，旨在促进用于研究的基于大模型生成式推荐系统的开发、训练和评估。...上述局限性可能会阻碍基于大模型推荐研究的探索。 本文提出了一个开源平台OpenP5，旨在促进用于研究目的的基于大模型的生成式推荐系统的开发、训练和评估。该平台在10个广泛认可的公共数据集上进行实验。...另外，OpenP5使用编码器-解码器大模型(如T5)和仅解码器的大模型(如Llama-2)实现，满足了两个基本的推荐任务:序列推荐和直接推荐。下图展示了不同推荐任务所对应的提示的不同。...认识到物品ID在基于大模型的推荐中的重要作用，我们还在OpenP5平台中纳入了三种物品索引方法:随机索引、顺序索引和协同索引。...该平台建立在Transformers库之上，便于为用户定制基于大模型的推荐模型。
不过，我并不推荐你在 Markdown 语法中使用过多的表格。我如何学习 Markdown 语法呢？下面是一些总结十分全面的 Markdown 语法教程。...Markdown 编辑器推荐如今，支持 Markdown 语法，已经不再是少数博客网站或者写作软件的专属，大多数主流编辑器均开始支持完整或者部分 Markdown 语法。...如同《Notion 类软件横向评测：Notion、FlowUs、Wolai》这篇文章中根据这三款软件的具体功能和价格对比，FlowUs 具有高性价比。...——笔记软件 FlowUs 深度评测FlowUs 息流 - 新一代生产力工具写作软件Ulysses介绍：终极写作笔记软件。...获得苹果生态多次推荐的写作软件，具有打字机模式、页面拆分和合并等功能。虽然不支持所见即所得，但是编辑器体验真的很棒。
需要根据被评测对象的特性进行调整 以输入法这个推荐系统举例，假设我想评测输入法打字能力的好坏，首先就需要对打字能力进行一个定义。从上而下的角度出发，最基本的要求打字要准确，打字要快。...比如之前有用户反馈，我们的输入法当误触几次错误的候选时，正确的候选排序很难调整回来，这个时候反观我们的目前已有的评测矩阵，是很难覆盖到这样的场景的，这个时候我们就参考了一些已有的评测体系的相关指标，比如推荐系统的健壮性...一般常用的推荐系统的指标有以下几种： 准确率：准确率是我们最常见的评价指标，而且很容易理解，就是被分对的样本数除以所有的样本数，通常来说，正确率越高，算法的效果越好。...一个好的推荐系统的算法不仅仅有高的准确率，还应有好的覆盖率。 健壮程度：处理噪声数据的能力。当用户误触的情况下，输入法的排序效果没有大的变化，仍然能给用户的满意候选。...除以上几种常用的外，多样性，新颖性，惊喜度，信任度等都有相关的评价指标，大家如果遇到相关问题可以搜索推荐系统或者是各类算法的评价指标，在这里就不过多赘述了。
2 ● 哪些数据需要展现 ● 评测结果展现 对于在评测设计时选定的评测指标，需要准确完整地展现在评测系统中。...我们据此设计了一个评测的结果报告，每次评测完成后会通过该报告给出评测结论： ?...竞品间数据对比主要关注各个产品在指定的指标下的数据差异，因此推荐使用柱状图进行展示： ? 3 ● 如何进行结果展示 ● 准确 对于评测结果的展示，最重要的就是数据准确性。...工具推荐 为了保证评测结果准确清晰地呈现出来，最终图表的制作和展现也是重要的一环。...为此我们在平台设计时调研了部分开源的图表绘制工具，几款工具各有特色，推荐给大家，可以按需使用。
一键搭建英语听说互动课堂 音素级口语评测实时纠错 “哑巴英语”是中国学生学习英语常见的现象，大量学生学习英语十多年依然面临听不懂、说不出的尴尬。...腾讯英语君依托腾讯三大AI实验室，基于语音识别、口语评测、自然语言处理等技术能力，能够从发音能力维度、语用能力维度对学生进行段落、句子、单词、音素的细粒度考评，为英语听说考评标准化评分提供助力。...据了解，目前腾讯英语君已授权或公开专利40余篇，涉及中英文口语评测、韵律度评测、口语考试系统NLP技术、口语考试系统语音技术、口语考试系统评测、作文批改、语法纠错等多个领域，为科学高效的AI英语教学提供驱动力...无论是集体作业、小组训练还是个人作答，都能实现精准评测，并实时生成评价反馈。...与此同时，腾讯英语君也被多地应用于考试场景中，去年，腾讯英语君就被引入青海、山东等地的高考英语口语考试，助推英语口语自动化考试改革落地。
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