Descripción: Las métricas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) son medidas cuantitativas utilizadas para evaluar el rendimiento de los modelos de PLN. Estas métricas son fundamentales para determinar la eficacia de los algoritmos en tareas como la traducción automática, el análisis de sentimientos, la generación de texto y el reconocimiento de entidades. Las métricas pueden clasificarse en varias categorías, incluyendo precisión, recall, F1-score y exactitud, cada una de las cuales proporciona una perspectiva diferente sobre el rendimiento del modelo. La precisión mide la proporción de resultados relevantes entre todos los resultados devueltos, mientras que el recall evalúa la capacidad del modelo para identificar todos los resultados relevantes. El F1-score combina ambas métricas en un solo valor, ofreciendo un balance entre precisión y recall. La exactitud, por otro lado, se refiere a la proporción de predicciones correctas sobre el total de predicciones realizadas. Estas métricas son esenciales no solo para la evaluación de modelos, sino también para la comparación entre diferentes enfoques y técnicas en el campo del PLN, permitiendo a los investigadores y desarrolladores identificar las mejores prácticas y optimizar sus sistemas.
