lijiaqi0612的博客

欢迎关注知乎： 世界是我改变的知乎上的原文链接一. 原理介绍在研究生实习时候就做过语言模型的任务，当时让求PPL值，当时只是调包，不求甚解，哈哈哈，当时也没想到现在会开发这个评价指标，那现在我来讲一下我对这个指标的了解，望各位大佬多多指教。1. 这个困惑度是如何发展来的呢？在得到不同的语言模型（一元语言模型、二元语言模型....）的时候，我们如何判断一个语言模型是否好还是坏，一般有两种方法：一种方法将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、speech recognitio..

今天要更新的是Embedding Similarity，这个评价指标呢，是通过嵌入向量来计算相似度的一种方式，我们一起来学习下。欢迎关注知乎： 世界是我改变的知乎上的原文链接一. Embedding Similarity介绍1. 原理介绍及公式Embedding Similarity，顾名思义就是通过嵌入向量来计算相似度，这个评价指标在网上的资料比较少，我今天来总结一哈。采用Embedding的方式来进行相似性度量，并返回一个度量相似性的数字。请记住，Embedding只是数字的向

我又来更新啦，今天带来的内容是Hausdorff distance 豪斯多夫距离的原理介绍及MindSpore的实现代码。当我们评价图像分割的质量和模型表现时，经常会用到各类表面距离的计算。比如：Mean surface distance 平均表面距离Hausdorff distance 豪斯多夫距离Surface overlap 表面重叠度Surface dice 表面dice值Volumetric dice 三维dice值max_surface_distance 最大表面距离等等等等

机器翻译评价指标之BLEU原理介绍及代码实现欢迎关注知乎： 世界是我改变的知乎上的原文链接一. 原理介绍BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），即双语评估替补。所谓替补就是代替人类来评估机器翻译的每一个输出结果。Bleu score 所做的，给定一个机器生成的翻译，自动计算一个分数，衡量机器翻译的好坏。取值范围是[0, 1],越接近1,表明翻译质量越好。机器翻译的一大难题是，一句法语句子，可以有多种英文翻译，这些翻译都是非常好的那怎么去评估一个机器翻译系统的质量