如何通俗理解BLEU

最新推荐文章于 2025-03-13 22:17:25 发布
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分类专栏： 神经网络 算法 自然语言处理
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Bleu浅析
CharlesOyfz的博客
05-29 3487
Bleu 全称为 bilingual evaluation understudy ,意为双语评估替换，是衡量一个有多个正确输出结果的模型的精确度的评估指标。 下面拿中英机器翻译做例子： 中文：垫上有一只老鼠。 参考翻译1：The cat is on the mat. 参考翻译1：There is a cat on the mat. MT:the cat the cat onthe ma...
纯干货，英专生论文中关于机器翻译质量的BLEU测评法，ChatGPT轻松实现，技巧揭密
ChatGPT写论文，助力大学生轻松脱离论文苦海
04-28 2355
咱们指导的做法简单粗暴，不用微信文字这种低效沟通方式，而是随时随地直接拉个腾讯会议，手把手，直接带你实操ChatGPT辅助论文写作的奇技淫巧，后续陪伴你直到论文顺利完成答辩。1.n-gram计算：对自动翻译结果和参考翻译进行n-gram（通常是1-gram到4-gram）的计算，得到两者之间的n-gram重叠数量。2.精确匹配：对于每个n-gram，计算在自动翻译结果中出现的次数和在参考翻译中出现的次数的较小值，然后将这些较小值相加得到总的精确匹配数。
理解bleu
10-26 1330
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。...
BLEU评估指标
最新发布
weixin_55843921的博客
03-13 490
用于评估模型生成的句子和实际句子差异的指标，取值在[0,1]，匹配度高就距离1近，反之距离0近。这个指标计算代价小，容易理解，与语言无关，与人类评价结果高度相关。BLEU主要基于（连续的n个词）的精确率，并结合**短句惩罚（Brevity Penalty, BP）**来调整长度差异的影响。公式：BP为惩罚系数。
BLEU原理详解
qq_45677854的博客
06-01 5025
BLEU全称是：a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation(是一种用来评估机器翻译的评价指标)广泛出现在，文本生成的论文当中。 BLEU采用一种N-Gram的匹配规则，具体来说就是比较译文和参考文献之间的N组词的相似度： 举个例子： Source Sentence: 今天天气不错. Target Sentence: It is a nice day today. Candidate Sentence：Today is a nice day
NLP基础知识点：BLEU（及Python代码实现）
梆子井欢喜坨的博客
04-27 1万+
Bleu[1]是IBM在2002提出的，用于机器翻译任务的评价 BLEU还有许多变种。根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n。BLEU-1衡量的是单词级别的准确性，更高阶的bleu可以衡量句子的流畅性。 它的总体思想就是准确率 假如给定标准译文reference，神经网络生成的句子是candidate，句子长度为n，candidate中有m个单词出现在reference，bleu的1-gram的
bleu,rouge,ppl通俗理解
01-13
### BLEU、ROUGE 和 PPL 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...
seq2seq通俗理解----编码器和解码器(TensorFlow实现)
08-30 1241
1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中，输⼊和输出都可以是不定⻓序列。以机器翻译为例，输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列...
perplexity 衡量指标_求通俗解释NLP里的perplexity是什么？
weixin_39805998的博客
12-22 1406
高赞回答讲得已经非常通俗易懂，不过由于自然语言处理的发展，出现了许多不同类型的模型，对困惑度这个指标的计算方法颇有不同(包括前面的高赞回答也只是展开了一个子集)，常常让人摸不着头脑。所以这个回答旨在尽量全面地梳理不同语境下的perplexity的计算，帮助解决因为这些历史原因造成的困惑。润风：困惑度(perplexity)的基本概念及多种模型下的计算(N-gram, 主题模型, 神经网络)​zhu...
MRC-1-机器阅读理解任务的测评方式
涂宇鸽的博客
09-28 1066
本文是机器阅读理解（Machine Reading Comprehension, MRC）的相关笔记，书目为：朱晨光《机器阅读理解：算法与实践》。推荐看原书！ 测评方式 类型 评测方式 多项选择和完形填空 客观 准确率 区间答案式 半客观 精确匹配和F1(准确率和召回率调和平均) 自由回答式 主观 语义匹配(难)，单词水平的匹配率(易) 准确率与召回率 准确率是指在模型给出的答案中有多大比例的单词在标准答案中出现；召回率是指在标准答案中有多大比例的单词在模型给出的答案中出现。
BLEU详解及计算
qq_43588670的博客
01-06 4210
文本生成评价指标BLEU详解 以及计算过程
机器翻译评价指标之BLEU详细计算过程
热门推荐
藏知阁
02-24 5万+
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.align.bleu_scor
推荐开源项目：Bleu - 轻松操作CoreBluetooth的利器！
gitblog_00007的博客
06-08 466
推荐开源项目：Bleu - 轻松操作CoreBluetooth的利器！ BleuBLE (Bluetooth LE) for U???? Bleu is the best in the Bluetooth library.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bl/Bleu 项目介绍 Bleu 是一个专为iOS开发者设计的蓝牙库，其目标是简化在Objective-C...
【大模型系列】大模型评价指标总结
kabuto_hui的博客
04-20 1万+
参考资料：BLEU (BiLingual Evaluation Understudy) 是一种评估机器翻译文本的指标，但也可用于评估生成文本的质量，通过比较机器生成的文本和人类生成的参考文本的重叠程度。BLEU 得分是一个 0 到 1 之间的数字，用于衡量机器翻译文本与一组高质量参考翻译的相似度。0 表示机器翻译的输出与参考翻译没有重叠（低质量），而 1 表示其与参考翻译完全重叠（高质量）。定义如下：BLEU=∏i4min⁡(1,exp⁡(1−reference-lengthoutput-length))⏟
BLEU指标
weixin_63681863的博客
01-06 504
需要注意的是，BLEU得分是一个介于0到1之间的值（有时也按10的对数变换后显示为一个更便于阅读的分数，即0到100之间），得分越高表示机器翻译的质量越好。然而，BLEU也存在一些局限性，如只关注n-gram之间的匹配，可能忽略了翻译中的一些语法、词汇或语境上的差异，以及无法完全反映语义的丰富性或上下文的适当性。精确度计算：对于每个n-gram，计算其在机器翻译结果中出现的次数与在参考翻译中出现次数的最小值，然后除以机器翻译结果中该n-gram的总次数，得到该n-gram的精确度。
详解BLEU的原理和计算
KPer_Yang的博客
08-09 5752
BLEU详解 参考《BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation》
机器翻译评测——BLEU算法详解
WitsMakeMen的专栏
11-06 1674
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...
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