本文主要是介绍NLG常用metric整理，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

概览

• BLEU：基于比较词/短语的重叠比例，关注precision
• Rouge：基于比较词/短语的重叠比例，关注recall
• Meteor：基于比较词/短语的重叠比例，关注f1
• Distinct：
• Perplexity：

BLEU

BLEU (其全称为Bilingual Evaluation Understudy), 其意思是双语评估替补。所谓Understudy (替补)，意思是代替人进行翻译结果的评估。尽管这项指标是为翻译而发明的，但它可以用于评估一组自然语言处理任务生成的文本。
计算公式：

举例：

主流的计算BLEU的python库有nltk和sacrebleu，计算结果的不同源自使用了不同的smooth算法。

from sacrebleu.tokenizers.tokenizer_zh import TokenizerZh
from sacrebleu.tokenizers.tokenizer_13a import Tokenizer13a
from sacrebleu import BLEU
import nltk.translate.bleu_score as nltkbleu


def tokenizer(s, lang):
    if lang == "zh":
        return TokenizerZh()(s).split(" ")
    else:
        return Tokenizer13a()(s).split(" ")


def sacre_bleu(refs, pred, n):
    bleu = BLEU(lowercase=True, tokenize="zh", max_ngram_order=n, effective_order=True)
    score = bleu.sentence_score(references=refs, hypothesis=pred).score
    print(score)


def nltk_bleu(refs, pred, n):
    """
    一般smoothing_function选择默认即可；
    默认n=4
    """
    refs = [tokenizer(ref, "zh") for ref in refs]
    pred = tokenizer(pred, "zh")
    weights = [1 / n for _ in range(n)]
    score = nltkbleu.sentence_bleu(
        refs,
        pred,
        smoothing_function=nltkbleu.SmoothingFunction().method7,
        weights=weights
    )
    print(score)


if __name__ == "__main__":
    s = "你好世界"
    sacre_bleu([s], s, 4)
    nltk_bleu([s], s, 4)

Rouge

这篇关于NLG常用metric整理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！