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A.深度学习基础入门篇:机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

6.ROUGE 评估指标:机器翻译模型 看过BLEU算法的同学知道,BLEU算法只关心生成序列的字词是否在参考序列中出现,而不关心参考序列中的字词是否在生成序列中出现,这在实际指标评估过程中可能会带来一些影响...下面还是以机器翻译为例,来探讨一下ROUGE的计算。 假设当前有一句源文s,以及相应的译文参考序列 r_1,r_2,...,r_n 。...机器翻译模型根据源文s生成了一个生成序列x,且W为根据候选序列x生成的N元单词组合,则ROUGE算法的计算方式为: \operatorname{ROUGE-N}(x)=\dfrac{\sum_{k=1}...从公式可以看到,ROUGE算法能比较好地计算参考序列中的字词是否在生成序列出现过,但没有关注生成序列的字词是否在参考序列中出现过,即ROUGE算法只关心生成序列的召回率,而不关心准确率。...从公式可以看到,ROUGE算法能比较好地计算参考序列中的字词是否在生成序列出现过,但没有关注生成序列的字词是否在参考序列中出现过,即ROUGE算法只关心生成序列的召回率,而不关心准确率。

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A.深度学习基础入门篇:机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解

A.深度学习基础入门篇二:机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解1.基础指标简介机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1...6.ROUGE 评估指标:机器翻译模型看过BLEU算法的同学知道,BLEU算法只关心生成序列的字词是否在参考序列中出现,而不关心参考序列中的字词是否在生成序列中出现,这在实际指标评估过程中可能会带来一些影响...下面还是以机器翻译为例,来探讨一下ROUGE的计算。假设当前有一句源文s,以及相应的译文参考序列$r_1,r_2,...,r_n$。...机器翻译模型根据源文s生成了一个生成序列x,且W为根据候选序列x生成的N元单词组合,则ROUGE算法的计算方式为:$\operatorname{ROUGE-N}(x)=\dfrac{\sum{k=1}^...从公式可以看到,ROUGE算法能比较好地计算参考序列中的字词是否在生成序列出现过,但没有关注生成序列的字词是否在参考序列中出现过,即ROUGE算法只关心生成序列的召回率,而不关心准确率。

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NLP笔记:生成问题常用metrics整理

样例说明 我们给出一个例子来进行具体的计算说明如下: 生成文本:明天天天气好 参考文本:今天天气真的好 2021-03-28 (40).png 3. rouge rouge指标与bleu指标极其相似,但是...,相较于bleu关注于生成的精度,rouge更看重生成的召回。...除此之外,rouge没有句长惩罚因子,他的公式可以直接表达为如下形式: 2021-03-28 (41).png 根据n的取值不同,rouge可以分为rouge-1, rouge-2等等。...另外还有常用的rouge指标还有rouge-l,他是rouge-n的一种变体: 它的分母还是参考文本的长度,他的分子则是生成文本与参考文本的最长公共子序列。...参考链接 语言模型评价指标Perplexity 一种机器翻译的评价准则——Bleu 机器翻译自动评估-BLEU算法详解 自动文摘评测方法:Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-S

1.5K20

github pages代码高亮highlighter

github pages 一直想添加代码高亮 highlighter ,基于 jekyll 3.0 的 rouge 终于搞定了: ?...下载代码高亮库 在 cmd 中输入: rougify style monokai.sublime > rouge.css 可以下载 rouge.css 出来,将这个 css 文件放到 github pages...项目中存放 css 的目录下,并在 html 中引用这个库,请自行更改引用的路径: 配置文件...调试代码高亮 在 cmd 中安装 rouge 方便本地调试: gem install rouge 为了防止 ` 被转义,在 html 中添加如下 js : <script type="text/x-mathjax-config...背景色为白色,字段显示不出来,所以我把 <em>rouge</em>.css 的背景色改成了黑色,在 <em>rouge</em>.css 最后面添加如下代码: div[class="highlight"] > pre > code[class

1.2K10

网络表情NLP(一)︱颜文字表情实体识别、属性检测、新颜发现

可参考:python︱flashtext高效关键词查找与替换 rougeRouge-1、Rouge-2、Rouge-L分别是:生成的摘要的1gram-2gram在真实摘要的1gram-2gram的准确率召回率和...1.1 模块一:rouge rouge是自动文本摘要算法的评估指标: from rouge import Rouge a = ["i am a student from xx school"] #...预测摘要 (可以是列表也可以是句子) b = ["i am a student from school on china"] #真实摘要 rouge = Rouge() rouge_score = rouge.get_scores...(a, b) print(rouge_score[0]["rouge-1"]) print(rouge_score[0]["rouge-2"]) print(rouge_score[0]["rouge-l...,阈值,一定要相似性大于才会给出;如果是'rouge-1'比较合适的阈值在0.75 - score_type = 'rouge-2',rouge的得分类型,n-grams - stat

1.2K20

【论文笔记】基于强化学习的句子摘要排序

作者通过强化学习并优化ROUGE(recall-oriented understanding for gisting evaluation)对句子进行排序。 什么是 ROUGE呢?...ROUGE是自动文档摘要的相关国际测评中常常用到的一种内部评价方法,当然还有其他的方法比如Edmundson,我们这里会简单对 ROUGE进行介绍,其包含 ROUGE-N, ROUGE-L(最长公共子句..., Fmeasure), ROUGE-W(带权重的最长公共子句, Fmeasure), ROUGE-S(不连续二元组, Fmeasure) 四种。...由于ROUGE的计算公式是根据召回率进行改的,类比召回率可知,rouge=系统算法生成的摘要与参考摘要相同的N-gram数/参考摘要中的N-gram总数。 为什么使用ROUGE作为评价指标呢?...针对这些问题,作者采用的训练策略不是最大化ground truth的似然,而是对文档中的每个句子预测单一的rouge分数,然后选出分数最高高的m个句子组成摘要。

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干货|当深度学习遇见自动文本摘要,seq2seq+attention

但由于ROUGE并不可导的,传统的求梯度+backpropagation并不能直接应用到ROUGE。因此,一个很自然的想法是,利用强化学习将ROUGE指标加入训练目标。...,允许摘要拥有更多的灵活性,同时针对ROUGE的优化也直接提升了模型的ROUGE评分。...ROUGE是Lin提出的一个指标集合,包括一些衍生的指标,最常用的有ROUGE-n,ROUGE-L,ROUGE-SU: ROUGE-n:该指标旨在通过比较生成的摘要和参考摘要的n-grams(连续的n个词...常用的有ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-3。 ROUGE-L:不同于ROUGE-n,该指标基于最长公共子序列(LCS)评价摘要。...但另一方面,从以上对ROUGE指标的描述可以看出,ROUGE基于字的对应而非语义的对应,生成的摘要在字词上与参考摘要越接近,那么它的ROUGE值将越高。

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【NLP】文本生成评价指标的进化与推翻

ROUGE大致分为四种(常用的是前两种): ROUGE-N (将BLEU的精确率优化为召回率) ROUGE-L (将BLEU的n-gram优化为公共子序列) ROUGE-W (将ROUGE-L的连续匹配给予更高的奖励...ROUGE-N “N”指的是N-gram,其计算方式与BLEU类似,只是BLEU基于精确率,而ROUGE基于召回率。...ROUGE-N 会分别计算机器译文和这些参考译文的 ROUGE-N 分数,并取其最大值,公式如下。这个方法也可以用于 ROUGE-L,ROUGE-W 和 ROUGE-S。 ? 2....ROUGE-W ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版,考虑下面的例子,X表示参考译文,而Y1,Y2表示两种机器译文。 ?...但是采用 ROUGE-L 计算得到的分数确实一样的,即 ROUGE-L(X, Y1)=ROUGE-L(X, Y2)。

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当深度学习遇见自动文本摘要

但由于ROUGE并不可导的,传统的求梯度+backpropagation并不能直接应用到ROUGE。因此,一个很自然的想法是,利用强化学习将ROUGE指标加入训练目标。...,允许摘要拥有更多的灵活性,同时针对ROUGE的优化也直接提升了模型的ROUGE评分。...ROUGE是Lin提出的一个指标集合,包括一些衍生的指标,最常用的有ROUGE-n,ROUGE-L,ROUGE-SU: ROUGE-n:该指标旨在通过比较生成的摘要和参考摘要的n-grams(连续的n个词...常用的有ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-3。 ROUGE-L:不同于ROUGE-n,该指标基于最长公共子序列(LCS)评价摘要。...但另一方面,从以上对ROUGE指标的描述可以看出,ROUGE基于字的对应而非语义的对应,生成的摘要在字词上与参考摘要越接近,那么它的ROUGE值将越高。

2.3K90

当深度学习遇见自动文本摘要

但由于ROUGE并不可导的,传统的求梯度+backpropagation并不能直接应用到ROUGE。因此,一个很自然的想法是,利用强化学习将ROUGE指标加入训练目标。...,允许摘要拥有更多的灵活性,同时针对ROUGE的优化也直接提升了模型的ROUGE评分。...ROUGE是Lin提出的一个指标集合,包括一些衍生的指标,最常用的有ROUGE-n,ROUGE-L,ROUGE-SU: ROUGE-n:该指标旨在通过比较生成的摘要和参考摘要的n-grams(连续的n个词...常用的有ROUGE-1,ROUGE-2,ROUGE-3。 ROUGE-L:不同于ROUGE-n,该指标基于最长公共子序列(LCS)评价摘要。...但另一方面,从以上对ROUGE指标的描述可以看出,ROUGE基于字的对应而非语义的对应,生成的摘要在字词上与参考摘要越接近,那么它的ROUGE值将越高。

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Transformer多轮对话改写实践

3.1验证集上效果比较 rouge-1 rouge-2 rouge-l Baseline 0.906 0.836 0.897 本文 0.907 0.827 0.88 Baseline基于完全copy...备注: 1)Rouge-1 rouge-1 比较生成文本和参考文本之间的重叠词(字)数量 2) Rouge-2 rouge-2 比较生成文本和参考文本之间的 2-gram 重叠的数量 3) Rouge-L...rouge-l 根据生成文本和参考文本之间的最长公共子序列得出 3.2 预测时间消耗(2000条) 时间 Baseline 1min 本文 2s 在小破卡上,baseline模型需要一个一个解码...rouge-1 15000 5000 1000 500 Baseline 0.906 0.865 0.375 0.09 本文 0.907 0.872 0.8 0.794 生成式改写任务对数据依赖比较高...rouge-1 rouge-2 rouge-l Baseline 0.92 0.893 0.955 本文 0.938 0.926 0.965 基于指针抽取的方法对负样本的识别效果会更好。

1.9K40

基于 Python 的自动文本提取:抽象法和生成法的比较

ROUGE-N指标 对于LexRank,Luhn和LSA方法,我们使用Sumy 摘要库来实现这些算法。我们使用ROUGE-1指标来比较所讨论的技术。...通常对于摘要评估,只使用ROUGE-1和ROUGE-2(有时候ROUGE-3,如果我们有很长的黄金摘要和模型)指标,理由是当我们增加N时,我们增加了需要在黄金摘要和模型中完全匹配的单词短语的N-gram...如果我们使用ROUGE-1,我们只考虑单词,这两个短语都是相同的。...如果我们使用ROUGE-1,则得分为7/8 = 0.875。 对于ROUGE-2,它是4/7 = ~0.57。...结果 获得的ROUGE-1和BLEU得分的平均值和标准差显示在下表中。 ? 每个总结的ROUGE分数是在这五个(个人重要摘要)分数中的最大ROUGE分数。

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7种监测大型语言模型行为的方法

在下表中,我们总结了我们将在以下各节中涵盖的指标组: ROUGE 用于指导文本摘要任务的一组常用指标,称为ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation...手头的任务是一个问题回答问题,而不是一个摘要任务,但我们有人类答案作为参考,因此我们将使用ROUGE指标来衡量ChatGPT响应与三个参考答案之间的相似性。...我们将使用rouge python库来增强我们的数据框,包括两个不同的指标:ROUGE-L,考虑答案之间最长的序列重叠,以及ROUGE-2,考虑答案之间的bigram重叠。...对于每个生成的答案,最终分数将根据ROUGE-L的f分数在3个参考答案中的最高分来定义。对于ROUGE-L和ROUGE-2,我们将计算f分数、精度和召回率,从而创建6个附加列。...关于rouge指标,随着时间的推移,召回率略微下降,而精确度以相同的比例增加,使f-分数保持大致相等。

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文本自动摘要任务的“不完全”心得总结

ROUGE的基本原理:统计候选摘要句和标准摘要句重叠的基本语义单元(如n-gram),来评价摘要的质量。根据不同的计算重叠的方式,可以将ROUGE分为以下几类: ?...每个ROUGE系列的计算结果又可以细分为precision,recall和f-beta分数,下面为ROUGE-N的计算方法: 假设候选摘要句为 ? ,reference摘要句为 ?...ROUGE-N-precision: ? ROUGE-N-recall: ? ROUGE-N-f-beta: ? ROUGE-L的计算方式与上述类似,但是针对是最长公共子序列的重合率计算。...ROGUE-W与ROUGE-L类似,不同的是考虑了连续最长公共子序列应该拥有更大的权重。 ROUGE-S,基于的是skip-gram。...for i=0;i<N;i++: 计算剔除第i个reference摘要后,剩余N-1的reference分别与候选句计算rouge值,取最大的那个 rouge_i end for 最后将所有rouge_i

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