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知识图到文本的生成——拾壹
2021SC@SDUSC 之前的十篇博客，我对train.py中的核心代码和关键代码进行了详细分析，可以得知，它主要是用于对数据集的训练，运行train.py的部分结果如下： 接下来我们看对数据集进行评价的代码：eval.py。简单说一下它是用来干嘛的。就是说，我们train完训练集之后，生成文本，也就是generate的Image captioning评价方法之ROUGE-L
文章地址：ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries 代码地址(非官方)：https://github.com/tylin/coco-caption 文章由University of Southern California发表在2004ACL上。 ROUGE为 Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation的缩写。文章ROUGE提出了学习笔记之机器翻译与文本摘要2
文章目录 一、Attention机制1. Banhdanuo_attention2. Luong_attention3. 其他Attention 二、评判标准1. BLUE2. ROUGE 三、解码优化1.压缩字典2. Beam Search 一、Attention机制 在机器翻译或者文本翻译的背景下，使用Attention机制的最主要解决的问题是Seq2Seq对于长距文本摘要的评价rouge
文本摘要的评价rouge Rouge(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)，是评估自动文摘以及机器翻译的一组指标。它通过将自动生成的摘要或翻译与一组参考摘要（通常是人工生成的）进行比较计算，得出相应的分值，以衡量自动生成的摘要或翻译与参考摘要之间的“相似度” 可【nlp】BLEU、ROUGE评价指标
BLEU、ROUGE评价指标 bleu,Rouge一般在翻译里用 bleu bltk工具箱中就有bleu的评估指标实现 bleu通过比较预测语句和参考语句里的n-gram(从1-gram到4-gram)的重合程度。显然，重合程度越高，译文的质量就高。1-gram主要是用于比较单个单词的准确率，而2～4-gram则用于衡量句子的流畅性。 这基于Seq2Seq的文本生成
文章目录 1. seq2seq 框架2. seq2seq任务类型4. 文本生成任务的评价方法4.1 BLEU4.2 ROUGE4.2.1 ROUGE-N （将BLEU的精确率优化为召回率）4.2.2 ROUGE-L （将BLEU的n-gram优化为公共子序列）4.2.3 ROUGE-W （ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版）4.2.4 ROUGE-S （Skip-Bigram Co-Occurrence Sta