使用krippendorf-Alph的NLTK内部注释协议

Question

我试图使用NLTK的nltk.metrics.agreement模块计算一个玩具示例上的注释器间的一致性。在

具体来说，我尝试使用alpha度量（Krippendorff）使用两个不同的距离度量（binary_distance和interval_distance）来计算一致性。在

下面玩具示例1的预期结果是接近1的值，它几乎完全一致（只有一对不同意）。然而，在这两种情况下res都是0.0。为什么？在

我知道Krippendorff的alpha是为间隔而设计的，而不是像两个类别标签那样的二进制。但是，我不希望模块返回零协议值。作为背景，这个玩具示例只是一个较大数据集的特定子集，该数据集包含范围为[1,4]的注释分数。该子集属于该数据集中的特定总体。在

在玩具的例子中，间隔alpha看起来更好。二进制alpha可能会引发一个异常，因为现在数据中有三个标签。在

玩具示例1

from nltk.metrics.agreement import AnnotationTask
from nltk.metrics import interval_distance, binary_distance 

 annotation_triples = [('coder_1', '1', 4), 
                       ('coder_2', '1', 4), 
                       ('coder_1', '2', 4),
                       ('coder_2', '2', 4), 
                       ('coder_1', '3', 4), 
                       ('coder_2', '3', 4),
                       ('coder_1', '4', 4), 
                       ('coder_2', '4', 3)]

 t = AnnotationTask(annotation_triples, distance=binary_distance)
 result = t.alpha()

 t = AnnotationTask(annotation_triples, distance=interval_distance)
 result = t.alpha()

result binary: 0.0
result interval: 0.0

玩具示例2（用1代替4替换了第一对玩具）

^{pr2}$

Answer 1

答案由Klaus Krippendorff提供

我不知道alpha的NLTK实现。从你复制的东西来看似乎没有错。在

为了澄清，α不是基于区间度量差。区间度量差分函数只是众多版本中的一种。它反映了有意义的代数差异，在名词范畴中没有。在

顺便说一句，当你有二进制数据时，所有的度量差都应该 产生相同的结果，因为只有两个值相同或不同。在

让我把重点放在你给出的两个数字例子上，两个编码器编码4个单位。在计算中，重合矩阵（将单位内所有可能值对的总和制成表格）和为n=8而不是10。它们看起来像：

是的，随着方差收敛到零，alpha也收敛到零。在第一个例子中，几乎没有差异，唯一偏离一致性的是不一致。这些数据不可能为 计算相关性，检验统计假设，提供有关感兴趣现象的信息来回答研究问题。等等，如果注释没有任何变化，可靠性数据就不能保证编码人员是否睡着了，为了达到100%的一致性，他们决定对所有内容进行相同的编码，他们使用的工具就坏了。数据需要变化。在

在第二个例子中，你有一个更大的方差。无论是用名义或区间度量来计算α，可靠性都必须更高。在