Cuando tiene dos secuencias de elementos, puede calcular la distancia de edición entre ellos. Esto es básicamente un número mínimo de inserciones, eliminaciones y sustituciones necesarias para convertir una cadena en otra.
Por ejemplo para convertir la secuencia
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Necesita una sustitución A->B y una inserción de C al final. Entonces, la distancia de edición sería 2. La distancia de edición se puede calcular efectivamente con el algoritmo de Levenshtein.
Ahora, si tiene una distancia de edición entre la secuencia de referencia y la hipótesis, puede calcular la tasa de error como
Error_rate_in_percent = 100 * Number_of_edits / Number_of_elements_reference
Esta es una propiedad que caracteriza qué tan bien pronosticó la secuencia objetivo. Para la mejor predicción, la tasa de error sería 0%. La tasa de error podría ser superior al 100% si tiene demasiadas inserciones en la hipótesis.
Si tiene muchas secuencias, puede sumar ediciones en cada una de ellas y sumar el recuento total en cada una de ellas y calcular la tasa de error general.
Ahora, dependiendo de los elementos de la secuencia, puede asignar nombres a la tasa de error. Si los elementos de la secuencia son palabras, tiene una tasa de error de palabras o WER. Si los elementos son teléfonos, tiene una tasa de error de teléfono o PER. Si los elementos son letras, tiene una tasa de error de letras.
