为了解决这个问题,首先需要知道BLEU值是如何计算出来的. BLEU全称是Bilingual Evaulation Understudy.其意思是双语评估替补.所谓Understudy(替补),意思是代替人进行翻译结果的评估. BLEU的思想基于Count based Model,尽管它并不完美,但它提供了一种非常有效的以单一数字指标评估机器翻译结果的方法. 下面以一个例子说明BLEU的计算. 假如正确的翻译参考(2)个是: The cat is on the desk. There is a

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7765345.html 上一节介绍了BLEU算的缺陷.NIST(National Institute of standards and Technology)方法是在BLEU方法上的一种改进.最主要的是引入了每个n-gram的信息量(information)的概念.BLEU算法只是单纯的将n-gram的数目加起来,而nist是在得到信息量累加起来再除以整个译

1,概述 机器翻译中常用的自动评价指标是 $BLEU$ 算法,除了在机器翻译中的应用,在其他的 $seq2seq$ 任务中也会使用,例如对话系统. 2 $BLEU$算法详解 假定人工给出的译文为$reference$,机器翻译的译文为$candidate$. 1)最早的$BLEU$算法 最早的$BLEU$算法是直接统计$cadinate$中的单词有多少个出现在$reference$中,具体的式子是: $BLEU = \frac {出现在reference中的candinate的单词的个数} {c

双语评估替换分数(简称BLEU)是一种对生成语句进行评估的指标.完美匹配的得分为1.0,而完全不匹配则得分为0.0.这种评分标准是为了评估自动机器翻译系统的预测结果而开发的,具备了以下一些优点: 计算速度快,计算成本低. 容易理解. 与具体语言无关. 已被广泛采用. BLEU评分是由Kishore Papineni等人在他们2002年的论文BLEU a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation中提出的.BLEU计算的原理是计算待

原文连接 https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 1. 简介 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy),相信大家对这个评价指标的概念已经很熟悉,随便百度谷歌就有相关介绍.原论文为BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation,IBM出品. 本文通过一个例子详细介绍BLEU是如何计算以及NLTKnltk.a

bleu全称为Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换),是2002年提出的用于评估机器翻译效果的一种方法,这种方法简单朴素.短平快.易于理解.因为其效果还算说得过去,因此被广泛迁移到自然语言处理的各种评估任务中.这种方法可以说是:山上无老虎,猴子称大王.时无英雄遂使竖子成名.蜀中无大将,廖化做先锋. 问题描述 首先,对bleu算法建立一个直观的印象. 有两类问题: 1.给定一个句子和一个候选句子集,求bleu值,此问题称为sentence_bleu 2.给定

github下载链接:https://github.com/Maluuba/nlg-eval 将下载的文件放到工程目录,而后使用如下代码计算结果 具体的写作格式如下: from nlgeval import NLGEval nlgeval=NLGEval() #对应的模型生成的句子有三句话,每句话的的标准有两句话 hyp=['this is the model generated sentence1 which seems good enough','this is sentence2 whic

之前已经介绍过关于 Recurrent Neural Nnetwork 与 Long Short-Trem Memory 的网络结构与参数求解算法( 递归神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) ,LSTM网络(Long Short-Term Memory )),本文将列举一些 RNN 与 LSTM 的应用, RNN (LSTM)的样本可以是如下形式的:1)输入输出均为序列:2)输入为序列,输出为样本标签:3)输入单个样本,输出为序列.本文将列举一些 RNN(LST

5.3序列模型与注意力机制 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.6Bleu得分 在机器翻译中往往对应有多种翻译,而且同样好,此时怎样评估一个机器翻译系统是一个难题. 常见的解决方法是通过BLEU得分来进行判断 评价机器翻译Evaluating machine translation Papineni K. Bleu:A Method for Automatic Evaluation of Machine Translation[J]. Proc Acl, 2002. 示例

本文是针对谷歌Transformer模型的解读,根据我自己的理解顺序记录的. 另外,针对Kyubyong实现的tensorflow代码进行解读,代码地址https://github.com/Kyubyong/transformer 这里不会详细描述Transformer的实现机理,如果有不了解Transformer的可以先阅读文章<Attention is all you need>,以及我列出的一些参考博客,都是不错的解读. Layer Normalization 首先是Layer Norm

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton

引子   想必有很多小伙伴喜欢外出旅游,能去海外玩一圈那是更好不过了,旅游前大家一定会对吃.穿.住.行.游玩路线做各种攻略,然后满怀期待的出发- 想象中的旅游   出发前,想象中的旅游目的地可能有漂亮建筑:   好吃的美食:   漂亮的小姐姐:   悠闲的生活: 实际中的旅游   但现实中,大家如果到了语言不通的地方,大概率可能会遇到如下麻烦:   让人懵圈的地图:   梦幻菜单:   魔性的路标指示牌:   商场中琳琅满目的商品:   太难了 拍照翻译帮你忙   有了华为HMS ML Kit

模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人 Lite Transformer with Long-Short Range Attention Zhanghao Wu, Zhijian Liu, Ji Lin, Yujun Lin, Song Han 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11886v1 GitHub 地址:https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer 摘要 Transformer在自

前台特性(Frontend Properties)在快速搜索中应用(Use in quick search) - 开启此选项,在客户使用Header中的 搜索功能时Magento将搜索所有产品这个Attribute的值.例如你为Color属性开启了快速搜索,那您的客户可以通过输入绿色或蓝色来搜索它们所需的这种颜色的产品.在高级搜索中应用(Use in advanced search) - 这更快速搜索有点类似.然而,在高级搜索中,每个Attribute将有选择区,而不仅仅是一个搜索框.开启此选项

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7679284.html 前言 近年来,在自然语言研究领域中,评测问题越来越受到广泛的重视,可以说,评测是整个自然语言领域最核心和关键的部分.而机器翻译评价对于机器翻译的研究和发展具有重要意义:机器翻译系统的开发者可以通过评测得知系统存在的问题而不断改进,用户也可以根据评测报告选择满足自己需求的产品,而对于机器翻译的研究人员来说,评测能够给他们的技术发展方向提

什么是BLEU? BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to another. Quality is considered to be the correspondence between a machine's output and t

参考博客:https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 原著论文:http://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf BLEU是2002年IBM研究人员提出的一种自动评价MT翻译质量的方法.其本质是比对MT给出的结果(称为候选翻译,candidate)和事前知道的比较好的若干个翻译样本(称为参考翻译,reference,通常是人工翻译给出的数据),比较两者之间的相似度. 在计算这个相

机器翻译领域常使用BLEU对翻译质量进行测试评测.我们可以先看wiki上对BLEU的定义. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to another. Quality is considered to be the correspond

前言 近年来,在自然语言研究领域中,评测问题越来越受到广泛的重视,可以说,评测是整个自然语言领域最核心和关键的部分.而机器翻译评价对于机器翻译的研究和发展具有重要意义:机器翻译系统的开发者可以通过评测得知系统存在的问题而不断改进,用户也可以根据评测报告选择满足自己需求的产品,而对于机器翻译的研究人员来说,评测能够给他们的技术发展方向提供最可靠的依据. ——摘自北京邮电大学信息工程系张剑博士在微软亚洲研究院访问期间完成的一篇论文中的一段话. 早在90年代初,美国国家自然基金委员会和欧盟就资助的国际

阅读目录 前言 场景1的思考 场景2的思考 避坑方式 实践 结语 一.前言 在上一篇中(如何一步一步用DDD设计一个电商网站(八)—— 会员价的集成),有一行注释的代码: public interface IRoleDiscountRelationRepository// : IRepository<RoleDiscountRelation> { RoleDiscountRelation Get(string roleId); } 其中涉及的到问题是关于值对象的持久化问题.是的,由于我们之前的