qq_43814415的博客

来源ROUGE是一种广泛使用的自动文本评估指标，用于比较生成文本和参考文本之间的相似度。ROUGE可以看做是BLEU 的改进版，专注于召回率而非精度。换句话说，它会查看有多少个参考译句中的 n 元词组出现在了输出之中。生成文本C和参考文本S。L代表LCS，最长公共子序列。R LCS 表示召回率，表示参考文本中有多少内容被生成文本所覆盖。P LCS 表示精确率，表示生成文本中有多少内容与参考文本匹配。F LCS 是 ROUGE-L。取值区间：通常在 0 到 1 之间。

在面试时，可以这样介绍LSTM及其相关的挑战：“LSTM通过引入遗忘门、输入门和输出门，能有效地管理信息流，这使得它特别适合处理涉及长序列依赖的任务。遗忘门帮助模型决定哪些信息应当被抛弃，输入门控制新信息的接受程度，而输出门则管理输出信息的量。尽管LSTM设计上优于传统RNN以防梯度消失，但在处理非常长的序列时仍可能面临梯度消失和爆炸的问题。解决这些问题的策略包括使用梯度裁剪技术，以及适当调整学习率和参数初始化策略。这种方式既展示了你对LSTM结构的理解，也表明了你能够识别并解决实际应用中可能遇到的问题。