lenlabellenlabel、lenpredlenpred分别表示标签序列中的词元数和预测序列中的词元数,两个序列的词元数可以是不一样的 如果预测的长度比标签(真实)的长度少很多的话len(label)/len(pred)就会大于1,整个指数项就会变成一个很小的数 所以说真实的标签很长,预测的长度很短的话,会导致前面的指数项比较小,因为预测...
该方法先获取predicted sequence和target sequence中匹配的n-grams的比例,分别使用 pn 表示,长度分别表示为len(pred)和len(label)。计算公式如下,其中k为最长的n-grams。当两个序列相同时,BLEU为1。 exp(min(0,1−len(label)len(pred)))∏n=1kpn1/2n 若目标序列为<A,B,V,D,E,F>, 预测序列为<A,...
2、len(label)、len(pred) 分别表示标签序列中的词元数和预测序列中的词元数,两个序列的词元数可以是不一样的 如果预测的长度比标签(真实)的长度少很多的话,len(label)/len(pred) 就会大于 1 ,整个指数项就会变成一个很小的数 所以说真实的标签很长,预测的长度很短的话,会导致前面的指数项比较小,因为预...
len_{label}和len_{pred}代表标签序列和预测序列中的词元数,即句子长度。第一项指数项用来惩罚过短的预测序列。比如label长度5,预测长度2,那么第一项就是exp(-1.5),小于完美预测的exp(0)。 第二项中的pn代表n-gram精确度,比如标签序列ABCDE,预测序列是ABCCD。 预测序列中一元语法匹配了A,B,C,D四个项,标...
label的形状：(batch_size,num_steps)# valid_len的形状：(batch_size,)defforward(self,pred,label,...
如果label很短,但是pred很长,这样会命中很多,所以要进行惩罚min(0,1−lenlabellenpred)min(0,1−lenlabellenpred) 代码 QA encoder输出和decoder输入,concat和按位相加起来有什么区别吗? 它们可能长度不一样,所以是不能相加的,这里只要保证他们的隐藏单元数量相同(列宽相同),就可以进行拼接操作。
预测序列一元词组:A/B/C/D,都在标签序列里存在,所以P1=4/5,以此类推,p2 = 3/4, p3 = 1/3, p4 = 0。设\(len_{label}和len_{pred}\)分别为标签序列和预测序列的词数,那么,BLEU的定义为: \[exp(min(0,1-\frac{len_{label}}{len_{pred}}))\prod_{n=1}^{k}p_n^{\frac{1}{2^n}...
预测序列一元词组:A/B/C/D,都在标签序列里存在,所以P1=4/5,以此类推,p2 = 3/4, p3 = 1/3, p4 = 0。设 lenlabel和lenpredlen_{label}和len_{pred}lenlabel和lenpred 分别为标签序列和预测序列的词数,那么,BLEU的定义为: exp(min(0,1−lenlabellenpred))∏n=1kpn12nexp(min(0,1-...
CreateSubGraph($"{m_name}_MultiHeadAttention"); int seqLenQ = inputQ.Rows / batchSize; // SeqLenK must be euqal to SeqLenV int seqLenK = inputK.Rows / batchSize; int seqLenV = inputV.Rows / batchSize; IWeightTensor inputQNorm = layerNormQ.Norm(inputQ, g); //Input ...
def sequence_mask(X, valid_len, value=0): """在序列中屏蔽不相关的项""" maxlen = X.size(1) mask = torch.arange((maxlen), dtype=torch.float32, device=X.device)[None, :] < valid_len[:, None] X[~mask] = value return X ...