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...
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...
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-\frac{len_{label}}{len_{pred}}))\prod_{n=1}^{k}p_n^{\frac{1}{2^n}}exp(min(0,1−lenpred...
len_pred, len_label=len(pred_tokens), len(label_tokens) score= math.exp(min(0, 1 - len_label /len_pred))forninrange(1, k + 1): num_matches, label_subs=0, collections.defaultdict(int)foriinrange(len_label - n + 1): label_subs[''.join(label_tokens[i: i + n])] += 1fo...
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。
weights=torch.ones_like(label)#按照label的shape进行单位矩阵初始化 weights=sequence_mask(weights, valid_len)#按照合法字符数量valid_len进行mask,遮蔽<pad> self.reduction='none' unweighted_loss=super(MaskedSoftmaxCELoss,self)....
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,...
defdec_print_train(pred,cap_len,label,idx2word,batch_size,id_batch): i=np.random.randint(0,batch_size) eos_pred=max_caption_len-1 eos=cap_len[i]-1 forjinrange(0,max_caption_len): ifpred[i][j]==special_tokens['<EOS>']: ...
plot(range(len(past)), past, "o--b", label=label1) plt.plot(range(len(past), len(expected)+len(past)), expected, "x--b", label=label2) plt.plot(range(len(past), len(pred)+len(past)), pred, "o--y", label=label3) plt.legend(loc='best') plt.title("Predictions v.s. ...
weights = sequence_mask(weights, valid_len) self.reduction='none' #num_step放在后面是因为这个函数是继承nn.crossentropy,后者要求的输入类型(mini-batch,类别,维度) unweighted_loss = super(MaskedSoftmaxCELoss, self).forward( pred.permute(0, 2, 1), label) #对未加权的损失乘以权重,以忽略填充部分...