import nltkdef bleu_score(sentence, gold_sentence): return nltk.translate.bleu_score.sentence_bleu( [gold_sentence], sentence)
原创
2022-07-19 12:23:41
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# 实现机器学习bleu指标
## 概述
欢迎来到机器学习领域!在这里,我们将学习如何实现机器学习中常用的bleu指标。Bleu(Bilingual Evaluation Understudy)指标用于评估机器翻译质量,是一种常用的自然语言处理评价指标。
### 流程概览
下面是实现机器学习bleu指标的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集
Deep reinforcement learning for automated radiation adaptation in lung cancer目的:研究基于历史治疗计划的深度强化学习 (DRL),为非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者开发自动放射适应方案,旨在以降低的 2 级放射性肺炎 (RP2) 率最大限度地控制肿瘤。方法:在接受放疗的 114 名 NSCLC 患者的回顾性人群中,开发
http://t.zoukankan.com/by-dream-p-7679284.html
原创
2022-05-31 09:54:00
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什么是BLEU? BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural
原创
2021-07-09 13:59:21
476阅读
# -*- coding: utf-8 -*-
# __/author__by:Kevin_F/__
import tkinter.messagebox
import random
import time
import pygame
import tkinter
import tkinter.messagebox
num_w = 30 # 横向格子数
num_h = 16 # 竖向格子数
# PyTorch BLEU Score
## Introduction
In natural language processing (NLP), evaluating the quality of generated text is an essential task. One popular evaluation metric used for this purpose is the BL
原创
2023-07-20 05:23:57
85阅读
## 如何实现 Python Metric - BLEU1
### 流程图
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 下载参考翻译和候选翻译
下载参考翻译和候选翻译 --> 计算BLEU1
计算BLEU1 --> 结束
结束 --> [*]
```
### 步骤说明
1. 下载参考翻译和候选翻译:要计算 BL
原创
2023-08-22 08:18:11
53阅读
b-m算法原理及实现 b-m算法常用来研究某一的01比特串的线性复杂度,换句话说通过BM算法可以得到01序列的最小线性多项式。 在介绍b-m算法之前,我先列出基本的公式 从公式就可以看出b-m算法是一个迭代算法,它的基本思想是利用前n-1个01序列所求出的最小线性多项式来求前n个01 序列的最小线性多项式,初始值容易明确,其重点在于整个算法如何如何迭代。 首先要明确的是公式中的加法并不是‘或’ 的
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2023-11-26 15:46:20
66阅读
1.37.Batch Normalization,批规范化 1.37.1.Batch Norm介绍 1.37.2.Intuitive explanation 1.37.3.Intuitive explanation 1.37.4.Feature scaling 1.37.5.BatchNorm1d、BatchNorm2d、BatchNorm3d 1.37.5.1.nn.BatchNorm1d(nu
BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 文章目录BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingAbstract1.Introduction2 Related Wor
来源像seq2seq这样的模型,输入一个序列,输出一个序列,它的评分不像文本分类那样仅仅通过label是否一样来判断算出得分。比如机器翻译,它既要考虑语义,还要考虑语序。所以,在2002年一位国外的大牛(是的,没错基本木有中国人。。)Papineni et.al. 提出了Bleu方法,在Bleu:A method for automatic evaluation of machine transl
原创
2021-04-10 13:51:15
356阅读
1.前言最近在利用transformer自动化生成弹幕。在transformer的实现中,用到了一
原创
2023-04-13 10:49:39
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pygame中surface的blit()想必是游戏入门经常用到的方法,但是看了网上的内容,都没什么具体描述的文章,所以斗胆来做个说明,有错的地方敬请指出,毕竟我也才用pygame库没几天。 假设B是一张图,即在pygame的surface对象。(pygame可以画很多张图,但只有一张图是屏幕画布,画在屏幕画布中的东西才能显示出来) B.blit()的功能是把一张图A粘贴到另一张图B上,这意味着B
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2023-07-04 13:37:07
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文章目录一、概念二、例子三、优缺点3.1 生成方法3.2 判别方法3.3 两者的区别和联系四、模型实例4.1 生成式模型4.2 判别式模型 一、概念对于输入x,类别标签y:产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y)判别式模型估计条件概率分布P(y|x)产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型,但反过来不行。生成模型估计的是联合概率分布,然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模
双语评估替换分数(简称BLEU)是一种对生成语句进行评估的指标。完美匹配的得分为1.0,而完全不匹配则得分为0.0。这种评分标准是为了评估自动机器翻译系统的预测结果而开发的,具备了以下一些优点:计算速度快,计算成本低。容易理解。与具体语言无关。已被广泛采用。BLEU评分是由Kishore Papineni等人在他们2002年的论文BLEU a Method for Automatic Evalua
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2023-10-10 15:01:35
328阅读
BeautifulSoup是python 的一个库,最主要的功能就是 从网页爬取我们需要的数据。BeautifulSoup 将 html 解析为对象处理,全部页面转变为字典或者数组,相对于正则表达式的方式,可以大大简化处理过程BeautifulSoup 有四种对象:Tag、NavigableString、BeautifulSoup、CommentHTML 转化为对象的过程import reques
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2023-10-26 16:10:28
32阅读
重新评估自动机器翻译评估度量的评估解决问题当前的指标评估方法对用进行了改进。...
原创
2023-03-07 15:34:12
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本系列将记录一些最近的机器翻译模型,作为笔记,以备日后查看。1、Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation 这篇论文试图解决神经网络机器翻译的一些问题:1、较慢的训练与预测速度,2、解决稀少词的
一:BLEU 1.1 BLEU 的全称是 Bilingual evaluation understudy,BLEU 的分数取值范围是 0~1,分数越接近1,说明翻译的质量越高。BLEU 主要是基于精确率(Precision)的,下面是 BLEU 的整体公式。 &nbs