自然语言处理中困惑度的常见用途是什么？

困惑度是自然语言处理（NLP）中的一个关键指标，用于衡量概率分布对样本的预测效果。它通常用于评估语言模型、评估其性能以及比较不同模型。理解困惑度有助于研究人员提高模型的准确性，并增强各种应用中的文本生成能力。

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