def bleu_score(model, tokenizer, sources, raw_dataset): # 获取模型的bleu分数 actual, predicted = [], [] for i, source in enumerate(sources): # translate encoded source text source = source.reshape((1, source.shape[0])) translation = predict_seq(model, tar_tokenizer, source) raw_target, raw_src = raw_dataset[i] actual.append([raw_target.split()]) predicted.append(translation.split()) bleu_dic = {} bleu_dic['1-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(1.0, 0, 0, 0)) bleu_dic['1-2-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(0.5, 0.5, 0, 0)) bleu_dic['1-3-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(0.3, 0.3, 0.3, 0)) bleu_dic['1-4-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25)) return bleu_dic
时间: 2024-01-13 11:04:25 浏览: 39
这段代码的功能是获取一个机器翻译模型的BLEU分数。其中,输入参数包括了模型、分词器、源文本、以及原始数据集。具体来说,该函数首先将源文本通过模型翻译为目标文本,并将原始目标文本和源文本与翻译后的目标文本分别加入到“actual”和“predicted”列表中。随后,该函数通过调用“corpus_bleu”函数计算了四种不同的BLEU分数,分别考虑了不同长度的n-gram。最终,该函数返回一个字典,包含了四种BLEU分数。
相关问题
def bleu_score(model, tokenizer, sources, raw_dataset): # 获取模型的bleu分数 actual, predicted = [], [] for i, source in enumerate(sources): # translate encoded source text source = source.reshape((1, source.shape[0])) translation = predict_seq(model, tar_tokenizer, source) raw_target, raw_src = raw_dataset[i] actual.append([raw_target.split()]) predicted.append(translation.split()) bleu_dic = {} bleu_dic['1-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(1.0, 0, 0, 0)) bleu_dic['1-2-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(0.5, 0.5, 0, 0)) bleu_dic['1-3-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(0.3, 0.3, 0.3, 0)) bleu_dic['1-4-grams'] = corpus_bleu(actual, predicted, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25))
这是一个Python函数,用于计算模型在给定数据集上的BLEU分数。函数的输入参数包括模型、分词器、数据集的源文本列表和数据集的原始文本列表。其中,分词器用于将文本转化为模型能够处理的输入格式,数据集的源文本是经过编码后的文本,需要通过模型进行翻译,翻译结果与原始文本进行比较以计算BLEU分数。
函数首先创建了两个空列表actual和predicted,分别用于存储数据集的原始文本和预测文本。接着,函数遍历数据集的源文本列表,将每一个源文本输入模型进行翻译,将翻译结果和对应的原始文本加入到predicted和actual列表中。
最后,函数调用了corpus_bleu函数,基于actual和predicted列表计算BLEU分数,并将计算结果以字典的形式返回。函数中计算了四个不同的BLEU分数,分别基于1-gram、1-2-grams、1-3-grams和1-4-grams模型,权重系数也有所不同。
nltk.translate.bleu_score
nltk.translate.bleu_score是自然语言处理工具包NLTK提供的一种用于计算BLEU分数的函数。BLEU全称是Bilingual Evaluation Understudy,是一种用于评估机器翻译质量的指标。它通过比较机器翻译输出和人工参考翻译之间的相似度来计算分数,分数越高则表示机器翻译越接近人工翻译。nltk.translate.bleu_score函数可以根据给定的参考翻译和机器翻译输出计算BLEU分数。