自然语言处理（NLP）中的评估工具对于衡量模型性能至关重要。以下是一些常用的评估工具：
- 准确率（Accuracy）：模型正确预测的样本数占总样本数的比例。
- 召回率（Recall）：模型正确预测的样本数占实际正样本数的比例。
- F1 分数（F1 Score）：准确率和召回率的调和平均数，用于平衡两者。
NLP Evaluation Metrics
评估工具推荐
- Scikit-learn：Python 机器学习库，提供多种评估指标的计算方法。
- TensorFlow：Google 开发的开源机器学习框架，支持多种评估指标。
- PyTorch：Facebook 开发的开源机器学习库，易于使用，支持多种评估指标。
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