中文SQuAD数据集的回答准确度和F1得分评估：Allennlp训练指标SquadEmAndF1()

在中文SQuAD数据集上评估回答准确度和F1得分可以使用Allennlp提供的SquadEmAndF1()训练指标。该指标可以将模型的预测结果与真实答案进行比较，并计算出Exact Match (EM) 和 F1 Score 两个指标。

下面是使用Allennlp的SquadEmAndF1()训练指标进行评估的一个例子：

from allennlp.training.metrics import SquadEmAndF1

# 创建SquadEmAndF1对象
squad_em_and_f1 = SquadEmAndF1()

# 模拟一些模型的预测结果和真实答案
predicted_answer = "北京"
true_answer = "北京市"

# 更新SquadEmAndF1对象的统计结果
squad_em_and_f1(predicted_answer, true_answer)

# 可以多次调用update方法来累积统计结果

# 获取准确率和F1得分
exact_match = squad_em_and_f1.get_metric()["em"]
f1_score = squad_em_and_f1.get_metric()["f1"]

# 打印结果
print("Exact Match: ", exact_match)
print("F1 Score: ", f1_score)

在上面的例子中，我们首先创建了一个SquadEmAndF1对象，并将模型的预测答案和真实答案传递给该对象进行统计。可以多次调用update方法来累积统计结果。然后，可以通过调用get_metric()方法获取准确率和F1得分。结果将以字典的形式返回，其中"em"对应准确率，"f1"对应F1得分。

需要注意的是，以上代码只是一个示例，实际应用中需要将其嵌入到训练或测试循环中，依次对每个样本进行评估。

希望这个例子对您有帮助！