java - OpenNLP - 使用 DocumentCategorizer 获取每个类别的真实分数

Question

我正在使用 OpenNLP 对文档进行分类，我使用下面的代码:

DocumentCategorizerME categorizer = new DocumentCategorizerME(doccatModel);
double[] outcome = categorizer.categorize(say);
return categorizer.getBestCategory(outcome);

我总是得到总和为 1 的结果。

问题是，即使匹配度很差，其中一个类别似乎也获得了相当不错的分数，只是因为它比其他类别好一点。

我尝试了 DocumentCategorizerME 公开的不同方法，它们都以不同的方式返回相同的结果。

如何获得良好的分数而不仅仅是概率分布？

谢谢

Answer 1

if (Collections.max(Arrays.asList(ArrayUtils.toObject(outcome))) > 0.3) {
            System.out.print(categorizer.getBestCategory(outcome));