大语言模型评估指标BLEU,ROUGE,PPL

# 第一步安装nltk的包-->pip install nltk
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu

def cumulative_bleu(reference, candidate):

    bleu_1_gram = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(1, 0, 0, 0))
    bleu_2_gram = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0.5, 0.5, 0, 0))
    bleu_3_gram = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0.33, 0.33, 0.33, 0))
    bleu_4_gram = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25))

    # print('bleu 1-gram: %f' % bleu_1_gram)
    # print('bleu 2-gram: %f' % bleu_2_gram)
    # print('bleu 3-gram: %f' % bleu_3_gram)
    # print('bleu 4-gram: %f' % bleu_4_gram)

    return bleu_1_gram, bleu_2_gram, bleu_3_gram, bleu_4_gram
    # return bleu_1_gram, bleu_2_gram

# 生成文本
candidate_text = ["This", "is",  "some",  "generated", "text"]

# 参考文本列表
reference_texts = [["This", "is",  "a",  "reference", "text"],
                   ["This", "is",  "another", "reference", "text"]]

# 计算 Ble
### BLEUROUGEPPL 指标的解释 #### BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) BLEU 是一种用于评估机器翻译质量的度量标准。该方法通过比较候选译文与一个或多个参考译文之间的 n-gram 重叠来计算得分。具体来说,BLEU 计算的是精确匹配的比例,并对其进行一些平滑处理以避免极端情况下的零分[^1]。 对于自然语言生成任务而言,BLEU 广泛应用于自动评价模型产生的文本质量和准确性。然而值得注意的是,尽管高 BLEU 值通常意味着更好的性能,但它并不能完全反映人类感知上的流畅性和语义一致性。 ```python from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu reference = [['this', 'is', 'a', 'test']] candidate = ['this', 'is', 'a', 'test'] score = sentence_bleu(reference, candidate) print(score) ``` #### ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) ROUGE 主要关注召回率而非精度,即衡量生成的内容中有多少部分能够覆盖到参照文档中的片段。它同样基于n元语法(n-grams),词序列(Word Sequence)以及加权共现(Wighted Cooccurrence)[^2]。此度量常被用来评测摘要提取的效果,在信息检索领域也有一定应用价值。 ROUGE 家族有多种变体,比如 ROUGE-N 表示考虑 N 阶 n-gram;而 ROUGE-L 则侧重于最长公共子串(Longest Common Subsequence,LCS)相似度测量。 ```python from rouge import Rouge ref_summary = "the quick brown fox jumps over the lazy dog" gen_summary = "quick brown fox jump over dog" rouge = Rouge() scores = rouge.get_scores(gen_summary, ref_summary) print(scores) ``` #### PPL (Perplexity) 困惑度(perplexity)是统计语言建模中常用的一个概念,表示给定上下文中预测下一个单词难度的一种量化方式。较低的困惑度表明模型更擅长预测实际发生的词语分布,因此可以认为其表现更好。PPL 被广泛应用于评估预训练语言模型的能力,尤其是在开放域对话系统和文本续写方面具有重要意义[^3]。 ```python import torch.nn.functional as F import math def calculate_perplexity(logits, labels): loss = F.cross_entropy(logits.view(-1, logits.size(-1)), labels.view(-1), ignore_index=-100) perplexity = math.exp(loss.item()) return perplexity ```
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