1. 使用NLTK库 NLTK库提供了nltk.translate.bleu_score函数,可以用来计算BLEU指标,BLEU指标与ROUGE指标类似,都是基于n-gram的相似度计算方法。 1 2 3 4 5 6 7 fromnltk.translate.bleu_scoreimportsentence_bleu reference=['this is a reference sentence'] hypothesis=['this is a hypothesis sentence'] bleu...
1.2 n-gram 意为将一句话的词分为n个一组,如将一句话分为1个一组或者2个一组: I am a student. 1-gram=["I","am","a","student"] 2-gram=["I am", "am a", "a student"] 2.ROUGE ROUGE即Recall和Precision的调和平均值, 这个概念和机器学习中的F1-score类似 : ROUGE=Recall∗PrecisonRe...
1. 使用NLTK库 NLTK库提供了nltk.translate.bleu_score函数,可以用来计算BLEU指标,BLEU指标与ROUGE指标类似,都是基于n-gram的相似度计算方法。 from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu reference = ['this is a reference sentence'] hypothesis = ['this is a hypothesis sentence'] bleu_score = ...
F1分数是一个重要的性能指标,用于综合评估分类模型的精确率(Precision)和召回率(Recall)。它特别适用于类别不平衡的数据集,因为它能够平衡这两个指标的影响。 F1分数的计算公式为: F1=2×(Precision×Recall)/(Precision+Recall) 1. 在上面的例子中,Precision=40/(40+5);Recall=40/(40+10),我们根据F1 score...
weighted F1-score: 0.9999999949999998 内核类构造方法 下面对核心Rouge类的构造参数exclusive说明:该值影响最长公共子串匹配的计算方式。 exclusive=True表明将文本表示为字的集合, exclusive=False(默认值)表明将文本表示为列表,在计算最长公共子串时,合并不同句子的最长串时,会将每个预测句子中与标准摘要句重合部分计入...
IS全称是Inception Score,其名字中 Inception 来源于Inception Net,因为计算这个 score 需要用到 Inception Net-V3(第三个版本的 Inception Net)。对于一个在ImageNet训练好的GAN,IS主要从以下两个方面进行评价: 清晰度:把生成的图片 x 输入Inception V3模型中,将输出 1000 维(ImageNet有1000类)的向量 y ,向量每...
mAP指标在目标检测任务中如何计算? IS指标(Inception Score)用于评估什么? A.深度学习基础入门篇[二]:机器学习常用评估指标 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 值、TPR、FPR、ROC、AUC等指标,还有在生物领域常用的敏感性、特异性等指标。 在分类任务中,各指标的计算基础都来...
Files master bin rouge __init__.py rouge.py rouge_score.py tests .gitignore LICENSE MANIFEST.in README.md setup.py
IS(Inception Score) FID(Fréchet Inception Distance) 其他评价方法 3.1 IS IS全称是Inception Score,其名字中 Inception 来源于Inception Net,因为计算这个 score 需要用到 Inception Net-V3(第三个版本的 Inception Net)。对于一个在ImageNet训练好的GAN,IS主要从以下两个方面进行评价: ...
Note: "f" stands for f1_score, "p" stands for precision, "r" stands for recall. Score multiple sentences importjsonfromrouge_chineseimportRouge# Load some sentenceswithopen('./tests/data.json')asf:data=json.load(f)hyps,refs=map(list,zip(*[[d['hyp'],d['ref']]fordindata]))rouge=...