BLEU(Bilingual Evaluation Understudy): BLEU是一种用于评估机器翻译结果质量的指标。它主要侧重于衡量机器翻译输出与参考翻译之间的相似程度,着重于句子的准确性和精确匹配。BLEU通过计算N-gram(连续N个词)的匹配程度,来评估机器翻译的精确率(Precision)。ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): ROUGE...
BLEU 是一个简单且易于理解的指标,能够有效地评估机器翻译的质量。 BLEU 考虑了翻译结果的长度,能够更好地处理翻译过短或过长的情况。缺点: BLEU 过于注重精确匹配,可能导致过于保守的翻译结果。 BLEU 对语料库的大小和质量非常敏感,可能会受到语料库偏差的影响。二、ROUGE 评价指标ROUGE 是用于评估文本摘要质量的评...
在机器翻译任务中，BLEU 和 ROUGE 是两个常用的评价指标，BLEU 根据精确率(Precision)衡量翻译的质量，而 ROUGE 根据召回率(Recall)衡量翻译的质量。1.机器翻译评价指标 使用机器学习的方法生成文本的翻译之后，需要评价模型翻译的性能，这就要用到一些机器翻译评价指标，其中比较常见的评价指标有 BLEU 和 ROUGE。这两...
ROUGE指标的全称是(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation),主要是基于召回率(recall)的。ROUGE是一种常用的机器翻译和文章摘要评价指标,由Chin-Yew Lin提出,其在论文中提出了4种ROUGE方法: ROUGE-N: 在 N-gram 上计算召回率 ROUGE-L: 考虑了机器译文和参考译文之间的最长公共子序列 ROUGE-W: 改进了...
1. 在机器翻译任务中，BLEU 和 ROUGE 是两个常用的评价指标。BLEU 根据精确率衡量翻译的质量，而 ROUGE 根据召回率衡量翻译的质量。2. BLEU 是于 2002 年提出的，ROUGE 是于 2003 年提出的。尽管这两个指标存在一些问题，但它们仍然是机器翻译领域中较为流行的评价指标。3. BLEU 的计算基于精确率...
ROUGE 通过计算参考文本中 n-gram 在候选文本中的出现频率，专注于评估 NMT 系统的召回率，而忽略其流畅性。这使得 ROUGE 在 NMT 评价中更为适用。CIDEr（Constrained Image Description Evaluation with R）指标结合了 BLEU 和向量空间模型的特点，适用于图像字幕生成评价。它将句子视为文档，采用 TF-...
ROUGEROUGE 由 Chin-Yew Lin 在 2004 年的论文《ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries》中提出。与 BLEUBLEU 类似,通过统计生成的摘要与参考摘要集合之间重叠的基本单元(n𝑛 元组)的数目来评估摘要的质量,该方法已成为自动文摘系统评价的主流方法。
现有的NLP评价指标中表现良好的模型，由于分布变化和噪声数据等漏洞，在部署到现实应用中并不一定能取得...
3、ROUGE 和 BLEU 几乎一模一样,区别是 BLEU 只计算准确率,而 ROUGE 只计算召回率。ROUGE 用作机器翻译评价指标的初衷是这样的:在SMT(统计机器翻译)时代,机器翻译效果稀烂,需要同时评价翻译的准确度和流畅度;等到 NMT (神经网络机器翻译)出来以后,神经网络脑补能力极强,翻译出的结果都是通顺的,但是有时候容易瞎...