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…

◆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…

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…

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…

◆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…

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…

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…

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…

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…

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…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/36 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/242 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为斯坦福CS224n<自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看…

摘要: NLP重要评价准则之一——BLEU,真的完美无缺么? 刚接触自然语言处理的朋友通常会问我:当系统的输出是文本,而非对输入文本进行某种分类,如何对该系统进行评估.当模型的输入是文本信息,输出也是文本信息时,我们称之为序列到序列问题,也可称为字符串转换问题. 序列到序列建模是解决NLP中较难任务的核心,它包括: 1. 自动文摘(Text Summarization): 2. 文本简化(Text simplification): 3. 问答(Question answering): 4. 聊天…

一.文本特征编码 1. 标量编码 美国:1 中国:2 印度:3 … 朝鲜:197 标量编码问题:美国 + 中国 = 3 = 印度 2. One-hot编码 美国:[1,0,0,0,…,0]中国:[0,1,0,0,…,0]印度:[0,0,1,0,…,0] 美国 + 中国 = [1,1,0,0,…,0],代表拥有美国和中国双重国籍 3. Embedding编码 二.文本序列化表示 1.Tokenization 2.Build Dictionary 3.One-hot encoding 4.Align…

前排提示:本文为综述性文章,梳理搜索相关技术,如寻求前沿应用可简读或略过 搜索引擎介绍 搜索引擎(Search Engine),狭义来讲是基于软件技术开发的互联网数据查询系统,用户通过搜索引擎查询所需信息,如日常使用的Baidu.Google等:广义上讲,搜索引擎是信息检索(Information Retrieval,IR)系统的重要组成部分,完整的信息检索系统包含搜索引擎.信息抽取(Information Extraction).信息过滤(Infomation Filtering).信息推荐(…

Seq2Seq(Attention) @ 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1…

Seq2Seq(Attention) 目录 Seq2Seq(Attention) 1.理论 1.1 机器翻译 1.1.1 模型输出结果处理 1.1.2 BLEU得分 1.2 注意力模型 1.2.1 Attention模型 1.2.2 Seq2Seq(Attention)模型结构 1.2.2.1 Encoder 1.2.2.2 Decoder 1.2.2.2.1 原始解码器 1.2.2.2.2 带有注意力机制的解码器 1.3 特殊字符 2.实验 2.1 实验步骤 2.2 算法模型 2.2.1 En…

机器学习的 ranking 技术——learning2rank,包括 pointwise.pairwise.listwise 三大类型. [Ref-1]给出的: <Point wise ranking 类似于回归> Point wise ranking is analogous to regression. Each point has an associated rank score, and you want to predict that rank score. So your labe…

2014 TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering) 张敏灵,周志华 简单介绍 传统监督学习主要是单标签学习,而现实生活中目标样本往往比较复杂,具有多个语义,含有多个标签.本综述主要介绍了多标签学习的一些相关内容,包括相关定义,评价指标,8个多标签学习算法,相关的其它任务. 论文大纲 相关定义:学习任务,三种策略 评价指标:基于样本的评价指标,基于标签的评价指标 学习算法:介绍了8个有代表性的算法,4个基于问题转化的算法和4…

本文是对文献 <An Attentive Survey of Attention Models> 的总结,详细内容请参照原文. 引言 注意力模型现在已经成为神经网络中的一个重要概念,并已经应用到多个应用领域.本文给出了注意力机制的主要思想,并对现有的一些注意力模型进行了分类,以及介绍了注意力机制与不同的神经结构的融合方法,并且还展示了注意力是如何提高神经网络模型的可解释性的.最后,本文讨论了一些具体应用程序中注意力机制的应用与建模过程. Attention Model(AM)首次被 Bahda…

值得看: 刘铁岩老师的<Learning to Rank for Information Retrieval>和李航老师的<Learning to rank for information retrieval and natural language processing> https://blog.csdn.net/lipengcn/article/details/80373744 1.概述1.1 RankingRanking 模型可以粗略分为基于相关度和基于重要性进行排序的两大…

Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估 目录 Alink漫谈(二十二) :源码分析之聚类评估 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 什么是聚类 1.2 聚类分析的方法 1.3 聚类评估 0x02 Alink支持的评估指标 2.1 轮廓系数(silhouette coefficient): 2.2 Calinski-Harabaz(CH) 2.3 Davies-Bouldin指数(Dbi) 2.4 Rand index(兰德指数)(RI) .Adjusted Rand index(调…

LED局部背光算法的matlab仿真 最近公司接了华星光电(TCL)的一个项目LCD-BackLight-Local-Diming-Algorithm-IP ,由于没有实际的硬件,只能根据客户给的论文 算法进行调研,评估和确认.即先理解论文的算法,再用MATLAB或OpenCV仿真,再通过视觉或客观图像评价指标评估算法效果,最后通过对几种论文算法的实验仿真效果分析比较确定一种算法,作为fpga实现. 一  论文算法原理 论文题目为<< Backlight Local Dimming Algor…

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…

评价指标是针对同样的数据,输入不同的算法,或者输入相同的算法但参数不同而给出这个算法或者参数好坏的定量指标. 以下为了方便讲解,都以二分类问题为前提进行介绍,其实多分类问题下这些概念都可以得到推广. 准确率 准确率是最好理解的评价指标,它是一个比值: \[ 准确率 = \cfrac{算法分类正确的数据个数}{输入算法的数据的个数} \] 但是使用准确率评价算法有一个问题,就是在数据的类别不均衡,特别是有极偏的数据存在的情况下,准确率这个评价指标是不能客观评价算法的优劣的.例如下面这个例子: 我们…

sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_digits()x=d.datay=d.target.copy()print(len(y))y[d.target==9]=1y[d.target!=9]=0print(y)print(pd.value_counts…

参考链接:https://www.cnblogs.com/Zhi-Z/p/8728168.html 具体更详细的可以查阅周志华的西瓜书第二章,写的非常详细~ 一.机器学习性能评估指标 1.准确率(Accurary) 准确率是我们最常见的评价指标,而且很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好. 准确率确实是一个很好很直观的评价指标,但是有时候准确率高并不能代表一个算法就好.比如某个地区某天地震的预测,假设我们有一堆的特征作为地震分类的属性,类别只有两个:0:…

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…

http://c.biancheng.net/view/1947.html seq2seq 是一类特殊的 RNN,在机器翻译.文本自动摘要和语音识别中有着成功的应用.本节中,我们将讨论如何实现神经机器翻译,得到类似于谷歌神经机器翻译系统得到的结果(https://research.googleblog.com/2016/09/a-neural-network-for-machine.html). 关键是输入一个完整的文本序列,理解整个语义,然后输出翻译结果作为另一个序列.阅读整个序列的想法与以前…

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的…

论文:NEURAL MACHINE TRANSLATION BY JOINTLY LEARNING TO ALIGN AND TRANSLATE 综述 背景及问题 背景: 翻译: 翻译模型学习条件分布后,给定一个源句,通过搜索最大条件概率的句子,可以生成相应的翻译. 神经网络翻译:两个组件:第一个:合成一个源句子x:第二个:解码一个目标句子y. 问题:固定长度向量是编码器 - 解码器架构性能提升的瓶颈. 本文主要思想 本文提出:允许模型自动(软)搜索与预测目标单词相关的源句 --- 扩展的编码器…