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名前付きエンティティの認識とチャンカーを使用して、NLTK でいくつかの作業を行っています。そのために使用する分類子を再トレーニングしたnltk/chunk/named_entity.pyところ、次の測定値が得られました。

ChunkParse score:
    IOB Accuracy:  96.5%
    Precision:     78.0%
    Recall:        91.9%
    F-Measure:     84.4%

しかし、この場合の IOB Accuracy と Precision の正確な違いは何なのかわかりません。実際、特定の例については、ドキュメント（here）で次のことを見つけました。

IOB タグの精度は、単語の 3 分の 1 以上が O でタグ付けされていること、つまり NP チャンクに含まれていないことを示しています。ただし、タガーはチャンクを見つけられなかったため、精度、再現率、および f 値はすべてゼロです。

では、IOB の精度が O ラベルの数だけである場合、その例では、チャンクがなく、同時に IOB の精度が 100% ではないのはなぜでしょうか?

前もって感謝します

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