github下载链接:https://github.com/Maluuba/nlg-eval 将下载的文件放到工程目录,而后使用如下代码计算结果 具体的写作格式如下: from nlgeval import NLGEval nlgeval=NLGEval() #对应的模型生成的句子有三句话,每句话的的标准有两句话 hyp=['this is the model generated sentence1 which seems good enough','this is sentence2 whic

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 language to another. Quality is considered to be the correspondence between a machine's output and t

机器翻译领域常使用BLEU对翻译质量进行测试评测.我们可以先看wiki上对BLEU的定义. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) is an algorithm for evaluating the quality of text which has been machine-translated from one natural language to another. Quality is considered to be the correspond

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

Neural Storyteller (Krios et al. 2015) : NST breaks down the task into two steps, which first generate unstylish captions than apply style shift techniques to generate stylish descriptions. SentiCap: Generating Image Descriptions with Sentiments  (AA

视频描述 顾名思义视频描述是计算机对视频生成一段描述,如图所示,这张图片选取了一段视频的两帧,针对它的描述是"A man is doing stunts on his bike",这对在线的视频的检索等有很大帮助.近几年图像描述的发展也让人们思考对视频生成描述,但不同于图像这种静态的空间信息,视频除了空间信息还包括时序信息,同时还有声音信息,这就表示一段视频比图像包含的信息更多,同时要求提取的特征也就更多,这对生成一段准确的描述是重大的挑战. 一.long-term Recurrent

Show and Tell: A Neural Image Caption Generator-阅读总结 笔记不能简单的抄写文中的内容,得有自己的思考和理解. 一.基本信息 标题 作者 作者单位 发表期刊/会议 发表时间 Show and Tell: A Neural Image Caption Generator Oriol Vinyals vinyals@google.com Alexander Toshevtoshev@google.com Samy Bengio bengio@googl

Abductive Commonsense Reasoning(溯因推理) 介绍 溯因推理是对不完全观察情境的最合理解释或假设的推论. 上图给出的是一个简明扼要的例子: 给定不同时间节点上的情境观测值 \(O_{1}\) 和 \(O_{2}\) ,溯因推理的任务是从给出的一众解释性假设 \(H_{1}, \space H_{2}, \space \cdots ,H_{n}\) 中选出最合理的.例如,上图在 \(t_{0}\) 时刻观测到的情境 \(O_{1}\) 是:Jenny打扫好了房间并给窗

◆版权声明:本文出自胖喵~的博客,转载必须注明出处. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/by-dream/p/7765345.html 上一节介绍了BLEU算的缺陷.NIST(National Institute of standards and Technology)方法是在BLEU方法上的一种改进.最主要的是引入了每个n-gram的信息量(information)的概念.BLEU算法只是单纯的将n-gram的数目加起来,而nist是在得到信息量累加起来再除以整个译

1611: [Usaco2008 Feb]Meteor Shower流星雨 Description 去年偶们湖南遭受N年不遇到冰冻灾害,现在芙蓉哥哥则听说另一个骇人听闻的消息: 一场流星雨即将袭击整个霸中,由于流星体积过大,它们无法在撞击到地面前燃烧殆尽, 届时将会对它撞到的一切东西造成毁灭性的打击.很自然地,芙蓉哥哥开始担心自己的 安全问题.以霸中至In型男名誉起誓,他一定要在被流星砸到前,到达一个安全的地方 (也就是说,一块不会被任何流星砸到的土地).如果将霸中放入一个直角坐标系中, 芙蓉哥

METEOR: An Automatic Metric for MT Evaluation with Improved Correlation with Human Judgments Satanjeev Banerjee   Alon Lavie  Language Technologies Institute   Carnegie Mellon University   Pittsburgh, PA 15213   banerjee+@cs.cmu.edu  alavie@cs.cmu.ed

Description 去年偶们湖南遭受N年不遇到冰冻灾害,现在芙蓉哥哥则听说另一个骇人听闻的消息: 一场流星雨即将袭击整个霸中,由于流星体积过大,它们无法在撞击到地面前燃烧殆尽, 届时将会对它撞到的一切东西造成毁灭性的打击.很自然地,芙蓉哥哥开始担心自己的 安全问题.以霸中至In型男名誉起誓,他一定要在被流星砸到前,到达一个安全的地方 (也就是说,一块不会被任何流星砸到的土地).如果将霸中放入一个直角坐标系中, 芙蓉哥哥现在的位置是原点,并且,芙蓉哥哥不能踏上一块被流星砸过的土地.根据预 报,

为了解决这个问题,首先需要知道BLEU值是如何计算出来的. BLEU全称是Bilingual Evaulation 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. BLEU的思想基于Count based Model,尽管它并不完美,但它提供了一种非常有效的以单一数字指标评估机器翻译结果的方法. 下面以一个例子说明BLEU的计算. 假如正确的翻译参考(2)个是: The cat is on the desk. There is a

参考博客:https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/56966200 原著论文:http://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf BLEU是2002年IBM研究人员提出的一种自动评价MT翻译质量的方法.其本质是比对MT给出的结果(称为候选翻译,candidate)和事前知道的比较好的若干个翻译样本(称为参考翻译,reference,通常是人工翻译给出的数据),比较两者之间的相似度. 在计算这个相

bleu全称为Bilingual Evaluation Understudy(双语评估替换),是2002年提出的用于评估机器翻译效果的一种方法,这种方法简单朴素.短平快.易于理解.因为其效果还算说得过去,因此被广泛迁移到自然语言处理的各种评估任务中.这种方法可以说是:山上无老虎,猴子称大王.时无英雄遂使竖子成名.蜀中无大将,廖化做先锋. 问题描述 首先,对bleu算法建立一个直观的印象. 有两类问题: 1.给定一个句子和一个候选句子集,求bleu值,此问题称为sentence_bleu 2.给定

原文:http://danneu.com/posts/6-meteor-tutorial-for-fellow-noobs-adding-features-to-the-leaderboard-demo/ PS:本人英文水平有限,请多见谅. -------------------------------- Meteor 是一个刚开始的javascript 框架.它的视频演示告诉我们可以很容易的建立Web实时应用,不需要学习更多专门的概念技术就可以实现像“实时”这一特性.这个有趣.且全新而流行的框

int main() { // 算牌器 ]; ; do { printf("请输入牌名: \n"); scanf("%2s",char_name); ; ]) { case 'J': case 'Q': case 'K': value = ; break; case 'A': value = ; break; case 'X': continue; default: value = atoi(char_name); break; } || value > )

By Daniel Du I have been studying Meteor these days, and find that Meteor is really a mind-blowing framework, I can talk about this latter. I was inspired by this question on forum and started to looking at the possibilities of using View and Data AP

Prim算法 1.概览 普里姆算法(Prim算法),图论中的一种算法,可在加权连通图里搜索最小生成树.意即由此算法搜索到的边子集所构成的树中,不但包括了连通图里的所有顶点(英语:Vertex (graph theory)),且其所有边的权值之和亦为最小.该算法于1930年由捷克数学家沃伊捷赫·亚尔尼克(英语:Vojtěch Jarník)发现:并在1957年由美国计算机科学家罗伯特·普里姆(英语:Robert C. Prim)独立发现:1959年,艾兹格·迪科斯彻再次发现了该算法.因此,在某些场

POJ 3669 去看流星雨,不料流星掉下来会砸毁上下左右中五个点.每个流星掉下的位置和时间都不同,求能否活命,如果能活命,最短的逃跑时间是多少? 思路:对流星雨排序,然后将地图的每个点的值设为该点最早被炸毁的时间 #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> #include <cstring> using namespace std; #define INDEX_MAX 512 int