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软件品质评测系统-评测体系

评测点用系统化的思维整理起来,形成全面的质量覆盖,就是我们今天要讲的软件评测体系。 2 ● 评测体系的内容 ● 评测体系可大可小,根据评测的内容而有所不同,一个完整的评测体系应包含: 评测对象 评测属性 评测场景 评测指标 在进行评测体系的设计之前,首先应明确评测对象是什么,可以大到一个系统 需要根据被评测对象的特性进行调整 以输入法这个推荐系统举例,假设我想评测输入法打字能力的好坏,首先就需要对打字能力进行一个定义。从上而下的角度出发,最基本的要求打字要准确,打字要快。 比如之前有用户反馈,我们的输入法当误触几次错误的候选时,正确的候选排序很难调整回来,这个时候反观我们的目前已有的评测矩阵,是很难覆盖到这样的场景的,这个时候我们就参考了一些已有的评测体系的相关指标,比如推荐系统的健壮性 场景选择时要以无重复无遗漏为原则,一旦场景较多,需要考虑评测成本,应用使用率更高的评测场景。 评测指标的选择 评测系统中,除了框架设计外,评测指标的选择也是评价产品各方面性能的重点,是质量落地的体现。

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软件品质评测系统-评测结果展示

2 ● 哪些数据需要展现 ● 评测结果展现 对于在评测设计时选定的评测指标,需要准确完整地展现在评测系统中。 展现出来的数据需要客观反映被评测模型(或软件系统)的各项指标,使得用户在看完结果展现后即可对被评测模型(或软件系统)的品质情况有个全面的认知。 对比发现的正向影响,我们可以进行深入分析,找到正向影响的因素,从而反哺被评测模型(或软件系统)的策略和模型优化。 在保证准确性方面,要做到决不能更改原始评测数据,并且对于原始评测数据中抖动较大的数据,需要深入分析原因,最终解释清楚为什么会出现抖动,使评测结果客观、真实地反映被评测模型(或系统)的品质状况。 建议大家在设计评测系统时,多做用户调研,掌握清楚用户(评测报告消费者)的实际需求和最关注的部分,结合准确、清晰的原则,设计出最符合自己实际情况的评测结果展示系统

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    软件品质评测系统-开篇

    所以我们也将开启第二个系列,讲讲如何进行评测,尽早发现品质问题并为优化方向提供建议。 ? 1 为什么要做品质评测 前言部分已经讲了品质的重要性,那么评测的意义具体何在呢? 线下评测评测能够在上线前就发现问题,理论上是最佳的选择。不过评测往往需要跑大量数据进行分析,难度很大成本较高,建议重点关注核心部分。 综上,评测的意义就是在上线之前发现产品核心品质的问题。 2 什么是好的品质评测系统 ●什么是评测这里就不再讲了,大家可以自己去搜搜资料。这里重点想强调下一个好的评测系统应该具有哪些因素: 1. 高效:这里不是一味地强调效率,但往往想要得到一个准确的评测结果都需要跑大量的数据,如果不能在上线前跑完也就没有意义了,这里会对我们的系统有一定的效率要求。 3. 3 搭建好的品质评测系统 前面讲了什么是好的品质评测系统,那要怎么搭建呢?参照我们的经验,主要有5个部分: 1. 评测体系 2. 数据挖掘处理平台 3. 评测执行工具 4. 任务分发管理平台 5.

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    TTS系统评测方法介绍--WSRD AI评测实验室

    TTS的实现涉及到语言学、语音学的诸多复杂知识,因合成技术的区别,不同的TTS系统在准确性、自然度、清晰度、还原度等方面也有着不一样的表现,如何从多维度综合评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战 AI评测实验室针对TTS前端、后端的存在的问题,选取TTS评测指标,制定各指标评测方法,形成了一套系统的TTS评测方案。 一、前端后端问题当前常见的TTS系统可分为前端、后端两部分,前端完成输入文本的归一化、分词、发音预测、韵律结构预测等处理,后端对声音建模,用学习得到的声音参数,通过声码器合成声音。 三、评测方法介绍本章详细介绍评测时重点关注的发音准确性评测和MOS评测。发音准确性测试的目的是评估前端发音预测能力,挖掘badcase,通过多轮修复和回归,提升系统发音准确率。 数字进制:被测系统应该按照汉语习惯对数字的进制正确发音,如宝马4系列的轿车需要896,500元,“896,500”应展开为“八十九万六千五百”。

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    智能算法评测系统实践

    1 ● 评测系统的设计 ● 【概览】 评测系统的设计是整个评测系统的灵魂,决定了整个评测系统该怎么做,而且对后续产品算法的走向都起到至关重要的作用。 在系统的设计过程中,我们目前的经验主要有评测指标、评测数据以及评测场景三个方面需要着重考虑。 【评测指标】 评测指标决定了我们要评什么,通常算法的指标有准确率、召回率、覆盖率、多样性、实时性等等。 【任务分发系统】 一些小量级的评测人工部署就好,但智能算法效果的评估往往评测数据量级都很大,这时就需要一个强大的系统来提升效率和减少人力成本。 稳定性能保证我们评测正常进行,但如果想要高效,我们的系统还需要有较好的智能性。 【日志的查看与对比】 如果评测的结论都和我们预期一致,且大家都没有疑问,那这个系统也是用不上的。不过往往评测会出现我们意想不到的结论,这时就需要这个去这日志系统上查看和对比了,以寻找问题所在。

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    OJ系统常见的评测结果

    输出超限(output limit exceeded,OLE) 一般是输出了大量的调试信息或者特殊数据导致的是循环导致的 版权所有:可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题:《OJ系统常见的评测结果

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    【精品投稿】推荐系统评测心得

    推荐系统评测心得 做推荐算法的质量工作将近一年,这一年尝试了很多东西,踩了不少坑,也对推荐的评测工作稍微有了些自己的心得,现在分享出来,希望能和做这块工作的同学一起交流、探讨,也欢迎多拍砖,多提意见。 在介绍推荐算法评测之前,我先简单说下推荐系统,这里我以商品为例,简单描述下推流程,让大家更明白一些,一般推荐主要包含以下步骤: 召回->打分排序->透出 召回 召回阶段通常的手段是协同过滤比较场景的 人工评测: 顾名思义,邀请一帮人来对你的推荐系统的结果进行评测。 ,如何让评测者进行感知,这些都是比较难的,并且和基准的对比也不是很好做,所以这里不是很推荐用这个方法,但是还是要提一下。 最后,通过比较攻击前后推荐列表的相似度评测算法的健壮性。 总结:适合在离线环境进行完成,针对模型本身的评测

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    推荐系统相关效果评测指标总结

    二、相关评测方案         推荐系统一般结构: ? 目前常见对推荐系统评测主要着眼于三个方面:模型离线实验、ABtest在线实验以及用户反馈和用户调研。 通常来看,用户反馈较多的用在对整体系统的修正和改进,而用户调研较多地用在对推荐系统组件的评测。例如在NLP关键词抽取中我们就需要用户对不同模型提取的tag词进行评测,从而得出对比算法的优劣。 而由于准确率及召回率作为评测标准存在对系统打分函数质量检测不够全面的情况,需要同时观察两种评测标准的结果。 从评测的角度提升推荐系统,我们不仅需要提供各组件相关评测指标、输出badcase之外,还应该关注竞品对比、真实用户行为以及badcase的快速追查以保证整体推荐系统的可用、高效、准确。 没有数据推荐系统则无处谈起,没有平台推荐系统则无从建立,而没有算法推荐系统则无法牢固,而评测则是需要深入到这中间的每一个环节,才能更好地提升推荐系统效果,真正将用户感兴趣的信息精准地推送到用户手中,不断提升推荐系统效果和质量

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    技术人员价值评测系统Merit

    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/hotqin888/article/det...

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    智能算法评测系统实践(一)

    这里就简单介绍一些我们在智能算法评测实践过程中的一些心得,主要会从评测系统的设计、评测的执行以及评测结果的分析三个方面展开,由于内容较多这篇文章我们重点阐述第一点。 评测系统的设计 评测系统的设计是整个评测系统的灵魂,决定了整个评测系统该怎么做,而且对后续产品算法的走向都起到至关重要的作用。 在系统的设计过程中,我们目前的经验主要有评测指标、评测数据以及评测场景三个方面需要着重考虑。 评测指标 评测指标决定了我们要评什么,通常算法的指标有准确率、召回率、覆盖率、多样性、实时性等等。 具体的需要因产品的特性而定,比如一般推荐系统都会比较多样性,但如果是个输入法,你不给用户经常用的词而且多样性地给用户各种没用过甚至是没见过的,那就是花样作死。 评测场景 评测场景即我们在哪进行评测,广义上也是评测数据的一种,不同场景下相同数据往往也有不同的意义。

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    【AI专栏】语音合成系统评测介绍

    TTS的实现涉及语言学、语音学的诸多复杂知识,因实现细节的不同,TTS系统合成的语音在准确性、自然度、清晰度、连贯性等方面也有着不一样的表现,如何从多维度评价TTS系统质量成了TTS测试人员的一大挑战。 本文针对TTS前端、后端的问题介绍了一种包括主观评测、客观评测TTS测试方法。 二、客观评测 针对前后端可能存在的问题,本评测方法选择如下语料和指标对TTS系统做客观评测。 [sprQsyQ.png] (3)字典覆盖率 检查语音合成系统对汉字的覆盖程度,检测字表包括普通话不同等级的字库和生僻字库,输入字库语料,检查是否正确合成,统计覆盖率。 三、主观评测 1、MOS评测 国际上对语音自然度的评测,一般是使用MOS评测,邀请听音人对被测系统输出语音打分衡量。

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    软件品质评测系统- 数据挖掘处理平台

    软件品质评测体系建立之后,在进行评测之前首先要确定评测使用的数据,这就需要数据挖掘平台发挥作用了,本文将以输入法评测语料制作为例介绍我们的评测数据挖掘处理平台。 客观性 无倾向性 在选择数据时,同等对待所有打字类产品使用的场景,不能只使用在自己产品上表现较好的数据(例如使用输入法自带的词库制作评测数据,而忽视了时下流行的网络热词,导致评测结果很好,实际用户使用却体验不好 统一性 在制作评测数据时,对于同一份数据可能要应用于很多不同的评测需求,数据格式的差异将会导致适配成本上升,因此对于评测数据而言,需要满足格式统一的要求,我们制定了统一的格式规范,确保其可被有效复用于多种评测需求 ,因此需要对其进行正则化处理,只保留我们评测需要的中文内容。 ,需要持续地更新和完善,以适应越来越多也越来越复杂的评测任务,有了评测体系和评测数据,接下来就可以进行评测工具制作与评测执行相关的内容了。

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    软件品质评测系统-任务分发管理平台

    1 为什么需要任务分发平台 在一个基本的评测系统中我们有了评测执行工具、评测数据、评测环境就能进行一次评测任务的执行,但现在是大数据时代,我们更多的需求是针对大量数据进行评测。 比如一个输入法评测任务:评测10.1版本输入法在体育类别语料中的基础品质,那获取的任务中包含的评测数据集以及软件版本等信息必须完整且准确,否则错误任务的执行不仅耗时,还可能产生错误的评测结论。 另外,需要注意的是海量任务评测必须处理好高并发的用户场景,比如100台手机同时获取评测任务时,需要平台保证所有任务无重复且无遗漏的下发。 使用便捷 平台的设计更多需要从用户的角度出发,作为平台的开发者必须熟悉评测的需求才能编写出便捷易用的产品。 数据库 首先在评测前需要先做好数据的存储,海量数据的合理存储能够给整个评测的工作提供稳定的数据支持。 数据库设计时需要考虑如何节省空间和查询高效。

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    软件评测师笔记(四)—— 操作系统

    寻址方式 立即寻址:直接指出操作数本身 直接寻址:直接指出操作数地址 间接寻址:给出存放操作数地址的主存单元的地址 寄存器寻址:指定的寄存器中存放着操作数 隐含寻址:在指令中隐含着操作数的地址 总线系统 编译和解释区别 是否生成目标程序文件,解释 cache系统 由硬件实现并完成

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    网站建设CMS系统之WordPress和PageAdmin评测

    现在很多做网站的,无论个人,企业都很少会从后台到前台全新去独立开发,都是借助现有的cms系统来搭建,国内做网站用得最多的无外乎wordpress和pageadmin,个人站长用,企业用,很多网站建设公司也用 ,可以做博客,可以做企业站,也可以做信息类网站,那么筑梦SEO的小编今天就给大家说一下,这两个建站系统的对比和分析。 wordpress后台功能简单,基本只有简单的文章发布功能,实际wordpress当初的定位就是一个博客系统,但是wordpress作为国外非常有名的建站系统,插件众多,借助插件也能实现同样的功能。 4、关于安全 网站安全性问题,现在愈演愈烈,目前对网站安全要求很高,一些安全性差的系统会导致网站做好三天两头被挂马,被黑。 其实,对于新网站来说,pageadmin与Wordpress无所谓谁高谁低,两套系统都是成熟的建站系统,如果是偏于个人性质的网站,推荐用wordpress,如果偏于商业性质,推荐pageadmin。

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    搭建内部系统的好帮手 - Superblocks 深度评测

    全文 3149 字 阅读时间约 12 分钟本文首发于码匠技术博客在内部系统(比如 CRM、ERP、数据看板等)需要定制化开发的情况下,大多数团队会使用基于 Web 框架从头开始开发,如 React、Vue 本篇文章将主要讨论 Superblocks,这是一款最新的低代码开发工具,它正在迅速改变内部系统开发的格局。 不仅如此,我们还一站式提供了企业内部系统常用的租户管理、细粒度的权限控制、审计日志等功能,让您快速搭建后台应用的同时,也为您的企业信息安全保驾护航。 我们的创始团队来自谷歌、快手、百度等公司,深刻理解快速迭代的软件系统对业务的重要性和当下软件开发的复杂性,我们认为在未来软件不会是从零开发的,于是我们重新思考,创造新的工具,帮助公司更好更快地开发软件。

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    5 款内部系统搭建低代码平台评测

    ,它们可以为您节省大量开发简单内部业务系统的时间,使您能够专注于产品的核心功能。 (推荐阅读:「为什么说低代码是内部系统开发的未来趋势?」 「深度解读:2021 海外企业内部系统现状」) 这里码匠为您推荐 5 款海外目前流行的内部系统低代码平台并进行评测,为您在企业低代码平台的选择上助一臂之力。 同时,通过 Retool 的各种预置组件,如表格、图表、列表、地图等,您甚至可以在几十分钟内快速设计和开发一个内部业务系统。 Budibase 以其高效可靠的功能在内部系统搭建工具中脱颖而出,作为一个开源的低代码平台,能够让您快速开发内部系统,满足业务诉求。

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    Linux 系统性能评测基准系统配置及其原理

    概要 开发人员在高性能系统的性能调优过程中,经常会碰到各种背景的噪声干扰, 从而使得收集的数据不够精确。本文主要从CPU 以及Linux操作系统的角度来分析各种噪声的来源以及消除方法。 这些电源管理的功能如果使用不当也会对于性能评测造成影响。 4. 时间源: 如果要进行性能评测, 就离不开时间戳。所以时间戳的正确采集方法也是至关重要的。 有较大帮助 mce=off disable machine check to avoid interrupt Machine checking 是一种高级的RAS 功能,对于产品环境非常重要, 但是对于评测环节我们先禁止掉它 对于性能评测来说最典型的就是APERF/MPERF, 以及HWP对应的MSR, 以及PMU的配置接口 MSR 都是Per-Core。 只要避免从正在评测的core发起读写即可 通常来讲, MSR需要通过 加载内核模块 msr(/dev/msr), 之后通过rdmsr/wrmsr 工具来操作。

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    达观数据:推荐系统评测标准制定经验分享

    推荐系统是互联网发展至今最常见也重要的技术之一。如今各类APP、网站、小程序等所有提供内容的地方,背后都有推荐系统在发挥作用。 开发好一套真正优秀的推荐系统非常有价值,但也非常艰巨。 达观数据是国内推荐系统主要第三方供应商,一直在摸索中前进。在想办法开发出强大的推荐系统服务好客户时,也一直在思考推荐系统的评估方法。 1.针对不同的推荐场景,一定要因地制宜的选择合适的评估方法 推荐场景是制定评价指标时最为关键的,脱离了推荐场景来谈评测指标就像无水之鱼。 这种情况下推荐系统可以借用广告系统的常见评价方式,例如AUC,ROC等指标。 推荐系统的初衷就是消除马太效应,使各种物品都能被展示给某类人群。但研究表明主流的推荐算法(比如协同过滤)都是具有马太效应的。基尼系数就是用来评测推荐系统马太效应强弱的。

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