However, these measures can only be

However, these measures can only be used for data that belong to mutually exclusive categories (single-label classification). Because we were dealing with a multi-label classification problem with non-mutually exclusive categories, these measurements were inapplicable for our study. Therefore, we used F1 measure [44]—which is the harmonic mean between two sets of data. F1 score is 1 when the two sets of data are exactly the same, and is 0 if the two sets of data are completely different. It represents how close two label sets are assigned to one tweet by two
researchers.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แต่มาตรการเหล่านี้สามารถนำมาใช้เฉพาะข้อมูลที่อยู่ในประเภทพิเศษร่วมกัน (การจัดหมวดหมู่เดียวป้าย) เพราะเราได้รับการจัดการกับปัญหาการจัดหมวดหมู่หลายป้ายที่ไม่ใช่ประเภทพิเศษร่วมกันวัดเหล่านี้ไม่เหมาะสมสำหรับการศึกษาของเรา ดังนั้นเราจึงใช้มาตรการ F1 [44] -which เป็นค่าเฉลี่ยประสานระหว่างสองชุดของข้อมูล คะแนน F1 1 เมื่อทั้งสองชุดของข้อมูลจะตรงเดียวกันและเป็น 0 ถ้าทั้งสองชุดของข้อมูลที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง
เพราะมันหมายถึงวิธีการปิดฉลากสองชุดที่ได้รับมอบหมายให้เป็นหนึ่งในทวีตโดยสองนักวิจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อย่างไรก็ตาม มาตรการเหล่านี้อาจจะใช้ข้อมูลที่เป็นประเภทพิเศษร่วมกัน ( หมวดหมู่ป้ายเดียว ) เพราะเรากำลังเผชิญกับปัญหาหลายป้ายหมวดหมู่ไม่พิเศษร่วมกันประเภท วัดเหล่านี้ไม่เหมาะสมสำหรับการศึกษาของเรา ดังนั้นเราจึงใช้ F1 วัด [ 44 ] - ซึ่งเป็นค่าเฉลี่ยฮาร์ระหว่างสองชุดของข้อมูล1 คะแนนคือ 1 เมื่อสองชุดของข้อมูลจะตรงเดียวกัน และเป็น 0 ถ้าสองชุดของข้อมูลจะแตกต่างกันอย่างสิ้นเชิง มันเป็นวิธีปิดสองป้ายชุดได้รับมอบหมายหนึ่ง tweet โดย นักวิจัยสอง