关于spearman评估方法的疑问

[hellopahe]

首先, Nice work!

我看评估的代码tests/model_spearman.py中, 在整个数据集上对pred和labels运行了spearmanr(x, y)方法, 数据集中的标签为1-5之间的整数, 而pred的余弦相似度为-1-1之间的连续浮点数.
由于spearman是按照秩次评估相关性的, 数据集中大量重复的label会不会导致大量等次的秩, 影响相关性的评估准确性?

一个想法, 是不是可以吧计算spearman相关性的步骤拆分成若干个小组, 每个小组里放6个label不相同的结果, 再与预测值计算相关度, 这样更能凸显出文本相似度之间的对比关系.

谢谢作者

[shibing624]

评估方法只是参考，用哪种方法都行，公平客观原则满足就可以。最好是用业务数据跑出来看case，选效果好的模型。也可以用cmteb，mteb https://arxiv.org/abs/2210.07316 方法用zero shot的分类f1评估。

[stale]

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