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/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

◆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

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

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

团队贡献分(80分满分): 李泳江 24 叶煜稳 26 谢洪跃 18 周伟雄 12

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

考满分软件测试工程师(实习)面试 从这学期秋季开学的时候开始准备找工作,一边学习看书,一边完善简历海投:九月下旬的时候在年级实习群里看到考满分发的宣传海报马上就加了hr的微信,hr要了我的简历,并给技术看后,很快就和我商定第二天下午俩点面试. 我之前是在复习c++语言,数据结构也才复习到一半,去之前还是比较心虚,而且这也是大学生涯中的第一次真正意义上的面试工作.当天晚上也还是在看c++的面试知识点,第二天早上早早的起来过了一遍数据结构的知识点以及草草的看了一下排序算法的原理:到中午十一点多就吃完

一次考试经历 今天是"大雪",很冷. 来到隔壁的学校考试,记得上一次来河中医是两年前大一刚开学吧,那天晚上印象比较深刻,6个室友骑车到处闲逛.当时还不会Hello world. 很巧,遇到了一年前在网络上一起准备蓝桥杯的小伙伴,考前,相约明年再来考一次..然而,下次可能不会再来了. A题:字符串处理 B题:模拟链表 C题:图论,简单的邻接矩阵判断顶点相连 D题:小根堆,给出中序序列建树,输出层序遍历的序列. 除了第一题以外,其他三题都和往年的题型一样的. 第一题字符串看起来就比较难处理

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

时间轴: 2017年,数据结构加入了我的课程清单. 2018年12月,我从网易云课堂下载了数据结构的所有课程视频(学校里没有网,只能离线看),开始一刷.一刷只看了视频,基本没有做题,看到AVL树的时候已经懵了,后来不了了之. 2019年7月,我开始二刷数据结构.事实证明不写代码一刷是没有用的,到后面完全不记得以前看过.这次我跟着进度来,每个算法都造轮子,每道题都做.我开始上PAT平台刷题,DSA题集的数据结构部分刷完以后,就开始刷甲级题,觉得难度适中,决定参加PAT甲级考试. 2019年8月,我

题目 There is a public bike service in Hangzhou City which provides great convenience to the tourists from all over the world. One may rent a bike at any station and return it to any other stations in the city. The Public Bike Management Center (PBMC)

题目 Programming Ability Test (PAT) is organized by the College of Computer Science and Technology of Zhejiang University. Each test is supposed to run simultaneously in several places, and the ranklists will be merged immediately after the test. Now i

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

题目 Suppose a bank has N windows open for service. There is a yellow line in front of the windows which devides the waiting area into two parts. The rules for the customers to wait in line are: The space inside the yellow line in front of each window