لا يوجد مقياس واضح لقياس كفاءة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) بشكل عام ، لكن هناك بعض الأساليب التي يمكن استخدامها لتحديد مدى كفاءة نماذج NLP المختلفة:
1- تقييم الدقة: يمكن استخدام الدقة (accuracy) لقياس نجاح نموذج NLP في تحليل البيانات. يتم ذلك عن طريق قياس نسبة عدد النتائج الصحيحة التي تم تنبؤها بشكل صحيح من قبل النموذج إلى عدد النتائج الإجمالية.
2- F1-score: يتم استخدام مقياس F1-score وهو يقوم بمزج قيمة الانتظام وقيمة الاستدلال لقياس الأداء. F1-score هو متوسط هندسي بين قياس الدقة وقياس الإحصاءات.
3- Precision و Recall: يمكن قياس أداء النموذج من خلال مؤشر الدقة والاسترجاع. يعرف Precision على أنه نسبة عدد النتائج الصحيحة المطابقة لشروط محددة إلى عدد النتائج الإجمالية ، بينما يعرف Recall على أنه نسبة عدد النتائج الصحيحة المطابقة لشروط محددة إلى عدد جميع نتائج الشروط الموجودة.
4- وقت التنفيذ واستهلاك الذاكرة: يمكن استخدام الوقت المستغرق لتحليل النتائج لقياس كفاءة نموذج البرمجة اللغوية العصبية. يجب أيضًا مراقبة استهلاك الذاكرة المستخدمة خلال هذه العمليات.
5- الخصائص الإضافية: يمكن استخدام حوافز لتعزيز هذه المقاييس معًا عن طريق إضافة معايير إضافية مثل الفاعلية وسهولة الاستخدام. وتستند معظم هذه المقاييس إلى تحليل البيانات على عدة مستويات (token-level ، sentence-level ، document-level). يجب مراعاة هذا الأمر عند تقييم النتائج.