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

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

文本处理方法概述 说明:本篇以实践为主,理论部分会尽量给出参考链接 摘要: 1.分词 2.关键词提取 3.主题模型(LDA/TWE) 4.词的两种表现形式(词袋模型和分布式词向量) 5.关于文本的特征工程 6.文本挖掘(文本分类,文本用户画像) 内容: 1.分词 分词是文本处理的第一步,词是语言的最基本单元,在后面的文本挖掘中无论是词袋表示还是词向量形式都是依赖于分词的,所以一个好的分词工具是非常重要的.这里以python的jieba分词进行讲解分词的基本流程,在讲解之前还是想说一下jieba分

最近我在做Natural Language Generating的项目,接触到了BLEU这个指标,虽然知道它衡量的是机器翻译的效果,也在一些文献的experiment的部分看到过该指标,但我实际上经常会略去阅读实验效果的部分(纯粹感觉不如理论部分激动人心哈哈哈),现在轮到自己做项目了,下定决心要搞懂这个指标到底在干嘛.不足之处还是希望大家能够指正.同时也欢迎大家转载我的这篇blog 原创不易还请注明出处~ 首先是原始论文地址: https://www.aclweb.org/anthology/P

假设发卡行的IC卡应用密钥如下:   PBOC_IMK_AC               F0C34A8124CEE0A91A0B034AA97D6EAC PBOC_IMK_ENC             D30F45EABC12AC3EF56B0C0D7F8654DE PBOC_IMK_MAC            12B1AC4AF070CC35612BFE2D30AB600D   ARQC和ARPC及过程数据如下:   [9f26]--->[   8]--->[5D016C91005E7

sip注册时有四个步骤, 1.客户端向服务端发送不带Authorization字段的注册请求 2.服务端回401,在回复消息头中带WWW_Authorization 3.客户端向服务端发送带Authorization字段注册请求,Authorization字段中的response信息是 根据收到的WWW_Authorization中的信息和本地的一个密码信息计算出来的. 4.服务端会自己计算一个Response值,和客户端发来的对比,一样的会回客户端一个200OK,表示 注册成功.比对不一样回其

先主要摘自一篇中文Survey,http://wenku.baidu.com/view/0c33af946bec0975f465e277.html   4.2 情感分析的资源建设 4.2.1 情感分析的语料 除了4.1节中三个国际/国内评测所提供的语料外,不少研究单位和个人也提供了一定规模的语料. 1. 康奈尔大学(Cornell)提供的影评数据集(http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/):由电影评论组成,其中持肯定和否定

1: AVTest  CPU计算方法读取每个进程的 stat 文件 (/proc/<PID>/stat)计算采样间隔10min下utime的差值minusUtime,stime的差值minusUtime,例如: 初始值Proc 1: utime=110 stime=200Proc 2: utime=400 stime=380...Proc X:...1个采样间隔 (10min后)Proc 1: utime=120 stime=220  差值: utime=120-110=10 stime=22

OC文件大小的计算方法,一般多用于清理缓存.下载.统计 可以使用以下方法: #pragma mark Bt转换 + (NSString *)axcFileSizeWithToString:(unsigned long long)fileSize { NSInteger KB = 1024; NSInteger MB = KB*KB; NSInteger GB = MB*KB; if (fileSize < 10){ return @"0 B"; }else if (fileSiz

指标线计算方法 l   dataDR = Kdata(原始数据)/dr(除权)  //除权数据等于原始数据除以DR(除权) 其中,日K数据 需要本地进行除权处理.周K和月K的旧数据部分由服务器进行处理,新数据部分是需要本地进行处理的.使用DR数据时需要检查是否需要去掉预先给的DR数据. l   K线MA5 : 5天收盘价平均值 l   K线MA10: 10天收盘价平均值 l   K线MA20: 20天收盘价平均值 l   K线MA60: 60天收盘价平均值 l   成交量MA5 : 5天成交量平

使用 gomobile 检测 华为荣耀 6 Plus 的屏幕大小为:  1080*1776 px ;   162pt*266.40pt ;  每pt像素个数:6.666665个. 而实际的数据是: 主屏尺寸: 5.5英寸:  分辨率  1920*1080 像素 : 像素密度 401ppi. 实测 1776,而不是 1920 是因为 华为荣耀 有一个可隐藏的 按钮区, 实测时按钮区是存在的,排除了按钮区的高度就是 1776 .   另外,它5.5英寸的屏幕,手机屏幕以16:9,大概长12.18,宽

http://micusp.elicorpora.info/ http://corpus.byu.edu/coca/ http://rcpce.engl.polyu.edu.hk/RACorpus/

在工程中,经常会遇到积分问题,这时原函数往往都是找不到的,因此就需要用计算方法的数值积分来求. public class Integral { /// <summary> /// 梯形公式 /// </summary> /// <param name="fun">被积函数</param> /// <param name="up">积分上限</param> /// <param name=&

平时,经常会遇到解方程,计算方法中常用的有二分法(精度太低,迭代次数多,一般没人用),牛顿迭代法,弦截法,网上大多都是C++或者Java的实现代码,很少有C#的,我在本科毕业论文中用到了这些,那时也需要做一个winfrom,所以就用了C#,因此今天正好借这篇文章,把我的代码修改一下,公布出来,当然,代码有很多不足,扩展性也比较差,所以还希望大家多多指教喽. public static class Equation { //二分法 //[x1,x2]为近似解区间,e为求解精度,fun为求解方程 p

//通用的手机流量计算方法 private String byteToMB(long size){ long kb = 1024; long mb = kb*1024; long gb = mb*1024; if (size >= gb){ return String.format("%.1f GB",(float)size/gb); }else if (size >= mb){ float f = (float) size/mb; return String.format

php 两个文件之间的相对路径的计算方法 比如: 文件A 的路径是 /home/web/lib/img/cache.php 文件B的路径是 /home/web/api/img/show.php 那么.文件A相对于文件B的路径是 ../../lib/img/cache.php,即文件B 訪问 文件A的相对路径. function getRelativePath <?php /** 计算path1 相对于 path2 的路径,即在path2引用paht1的相对路径 * @param String $

CSS对IE使用背景透明 实现 rgba 效果 height:35px; background: -webkit-gradient(linear,left top,left bottom,from(rgba(68,102,113,0.9)),to(rgba(46,74,83,0.9))); background: -moz-linear-gradient(top, rgba(68,102,113,0.9), rgba(46,74,83,0.9)); filter:progid:DXImageTr

一.roc曲线 1.roc曲线:接收者操作特征(receiveroperating characteristic),roc曲线上每个点反映着对同一信号刺激的感受性. 横轴:负正类率(false postive rate FPR)特异度,划分实例中所有负例占所有负例的比例:(1-Specificity) 纵轴:真正类率(true postive rate TPR)灵敏度,Sensitivity(正类覆盖率) 2针对一个二分类问题,将实例分成正类(postive)或者负类(negative).但是实

文章来源: http://www.w3cplus.com/css/px-to-em 总结: 1.浏览器默认的字体大小为16PX,即1em 2.EM可以指定小数点的后三位 3.元素自身没有设置字体大小,全部都按照以下公式计算        需要转换的像素值/父元素的font-size= em值   4.元素自身设置字体大小, 字体大小的计算方法不变:   需要转换的像素值/父元素的font-size= em值   其他,按以下公式计算:    需要转换的像素值/自身的font-size＝em值

Natural Language Processing with Python Chapter 4.8 colors = 'rgbcmyk' # red, green, blue, cyan, magenta, yellow, black def bar_chart(categories, words, counts): "Plot a bar chart showing counts for each word by category" import pylab ind = pyla

package com.chongrui.test; /* *用while判读循环语句1+1/2!+1/3!+...1/20!的和 *使用BigDecimal类完成大数字与高精度运算 公式:n!=n*(n-1)!阶乘的计算方法 阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数. * */ import java.util.Scanner;import java.math.BigDecimal;public class test { public static void main(String[]