複数分類タスクのf-measureのマクロ平均とマイクロ平均

Question

私は1つの曖昧な単語（1つのスペルがありますが、複数の意味を持つ単語）の文を含む50のファイルを持っています。実際にはこれは単語感覚曖昧性除去プロジェクトです。いくつかのファイルは2つの感覚を持ち、3つはいくつか4つです。私はNaive Bayesアルゴリズムでそれらを曖昧にしました。そして今、私はf-measureを計算しなければなりません。これは複数の分類タスクなので、マクロ平均とミクロ平均を計算する必要があります。今私の質問は、それらのうちの1つだけが十分で科学的であると計算しているか、またはそれらの両方を計算すべきですか？そして各ファイル（各あいまいな単語）のf_measureを計算した後、最後に1つの数字だけを持つように、どのようにして50語すべての合計f-measureを計算する必要がありますか？ （それを計算するか、単語ごとに別々に計算し、最後に50f-measureを計算する必要がありますか？）。私は私の論文のためにそれが必要なので、私は専門家の科学的かつ正解を求めています。ありがとう。

Answer 1

各単語のマクロ平均またはマイクロ平均を計算した後、すべての単語のf-尺度を計算するために、マクロまたはマイクロ平均を次の単語平均（50語のすべてについて）に掛けなければならない。それを各単語の感覚の数の和に分割する。