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。

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)) return bleu_dic

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。

def get_self_critical_reward(greedy_res, data_gts, gen_result): gen_result = gen_result.data.cpu().numpy() #转变为ndarray greedy_res = greedy_res.data.cpu().numpy() for i in range(gen_result_size): res[i] = [array_to_str(gen_result[i])] for i in range(batch_size): res[gen_result_size + i] = [array_to_str(greedy_res[i])] gts = OrderedDict() data_gts = data_gts.cpu().numpy() for i in range(len(data_gts)): gts[i] = [array_to_str(data_gts[i])] res_ = [{'image_id': i, 'caption': res[i]} for i in range(len(res))] res__ = {i: res[i] for i in range(len(res_))} gts_ = {i: gts[i // seq_per_img] for i in range(gen_result_size)} gts_.update({i + gen_result_size: gts[i] for i in range(batch_size)}) , bleu_scores = Bleu_scorer.compute_score(gts, res__, verbose = 0)#dict 8 lint bleu_scores = np.array(bleu_scores[3]) print('get_self_critical_reward Bleu scores: {:.4f}.'.format(_[3])) scores = bleu_scores return rewards这段代码有何特点，和强化学习的SCST有什么不同，有什么相似？并且解释代码

这段代码是用于计算自我监督强化学习（self-critical sequence training, SCST）中的奖励值的。具体来说，该函数接收三个参数，分别是贪心策略下的生成结果（greedy_res）、数据集的参考答案（data_gts）和模型生成的结果（gen_result），其中数据集的参考答案和模型生成的结果都需要先转换为字符串形式并存储在一个有序字典中。

该函数的特点和SCST的相似之处在于，它也使用了自我监督的方式来进行训练，即通过比较模型生成的结果和参考答案来计算奖励值，进而更新模型的参数。具体来说，该函数使用BLEU指标作为奖励函数，通过计算生成结果和参考答案之间的BLEU分数来计算奖励值。因此，该函数的核心部分是调用Bleu_scorer.compute_score函数来计算BLEU分数，并将分数转换为奖励值返回。

与SCST的不同之处在于，该函数并没有使用基于策略梯度的方法来更新模型参数，而是直接返回计算得到的奖励值。因此，需要在训练过程中使用其他方法来更新模型参数，如REINFORCE算法等。

总的来说，该函数是SCST中计算奖励值的一个辅助函数，它的特点在于使用BLEU指标作为奖励函数，和SCST的相似之处在于都使用了自我监督的方式来进行训练。