We did not run the random guessing

We did not run the random guessing program here,
because as shown in Table 2, example-based measures
resulting from random guessing on 32 possible label sets is
smaller than 0.05. In addition, it can be easily proved that
for label-based precision measure (13) as in Fig. 6, the random
guessing precision for any category equals to the actual
number of tweets in this category divided by the total number
of tweets in the entire collection. In this case, there are
less than 5 percent of tweets in the Purdue data set that fall
into the five engineering student problems. Therefore, random
guessing precision is smaller than 0.05. As of now, the
performance of the detector is not superior, but has
achieved significant improvement from random guessing
baseline. As illustrated in the workflow in Fig. 1, the performance
of the algorithm can be gradually improved based
on further human feedback.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราไม่ได้รันโปรแกรม guessing สุ่มที่นี่เนื่องจากดังแสดงในตารางที่ 2 วัดตามตัวอย่างเกิดจากการคาดเดาสุ่มบน 32 ชุดป้ายได้เป็นน้อยกว่า 0.05 นอกจากนี้ มันสามารถถูกได้พิสูจน์ที่สำหรับความแม่นยำในการใช้ป้ายชื่อวัด (13) ใน Fig. 6 การสุ่มคาดเดาความแม่นยำสำหรับประเภทใด ๆ เท่ากับจริงจำนวนที่เข้ามาในหมวดหมู่นี้หาร ด้วยจำนวนของเข้ามาในคอลเลกชันทั้งหมด ในกรณีนี้ มีน้อยกว่าร้อยละ 5 ของเข้ามาในชุดเพอร์ดูข้อมูลที่อยู่5 วิศวกรรมนักศึกษาปัญหาในการ ดังนั้น สุ่มความแม่นยำในการคาดเดามีขนาดเล็กกว่า 0.05 ณ ตอนนี้ การประสิทธิภาพของเครื่องตรวจจับจะไม่เหนือกว่า แต่มีทำการปรับปรุงที่สำคัญจากการคาดเดาสุ่มพื้นฐาน ดังที่แสดงในลำดับใน 1 Fig. ประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมสามารถค่อย ๆ ปรับปรุงตามต่อไปมนุษย์คำติชม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราไม่ได้เรียกใช้โปรแกรมสุ่มเดาที่นี่เพราะดังแสดงในตารางที่ 2 มาตรการตามตัวอย่างที่เกิดจากการคาดเดาสุ่ม32 ชุดฉลากเป็นไปได้คือมีขนาดเล็กกว่า0.05 นอกจากนี้ยังสามารถพิสูจน์ได้อย่างง่ายดายว่าการวัดที่แม่นยำป้ายตาม (13) เช่นเดียวกับในรูป 6, สุ่มแม่นยำคาดเดาสำหรับประเภทใดเท่ากับที่เกิดขึ้นจริงจำนวนทวีตในหมวดหมู่นี้หารด้วยจำนวนรวมของทวีตในการเก็บรวบรวมทั้งหมด ในกรณีนี้มีน้อยกว่าร้อยละ 5 ของทวีตในชุดข้อมูลที่เพอร์ดูที่ตกเข้าไปในปัญหานักศึกษาวิศวกรรมห้า ดังนั้นสุ่มแม่นยำคาดเดามีขนาดเล็กกว่า 0.05 ณ ตอนนี้ที่ประสิทธิภาพการทำงานของเครื่องตรวจจับไม่ได้เหนือกว่าแต่ได้ประสบความสำเร็จในการปรับปรุงที่สำคัญจากการคาดเดาสุ่มพื้นฐาน ดังแสดงในขั้นตอนการทำงานในรูป 1, ประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมที่สามารถปรับตัวดีขึ้นตามความคิดเห็นของมนุษย์ต่อไป