AG的评价代码

AG（Automatic Generation）的评价通常需要考虑多个指标，比如生成结果的语法正确性、语义相关性、多样性等。以下是一个示例代码，包含了几个常用的评价指标：

import nltk
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
import numpy as np
import torch

# 定义参考答案和生成结果
references = [["the", "cat", "is", "on", "the", "mat"]]
hypothesis = ["the", "cat", "sat", "on", "the", "mat"]

# 计算BLEU分数
bleu_score = sentence_bleu(references, hypothesis)

# 计算F1分数
precision = len(set(hypothesis) & set(references[0])) / len(hypothesis)
recall = len(set(hypothesis) & set(references[0])) / len(references[0])
f1_score = 2 * precision * recall / (precision + recall)

# 计算语法正确性
grammar_score = 1 if nltk.parse.parse(hypothesis) else 0

# 计算语义相关性
# 定义输入张量x和生成的张量y
x = ...
y = ...
# 加载预训练的语义模型
semantic_model = ...
# 计算余弦相似度
x_emb = semantic_model(x).detach().cpu().numpy()
y_emb = semantic_model(y).detach().cpu().numpy()
cosine_sim = np.dot(x_emb, y_emb.T) / (np.linalg.norm(x_emb, axis=1) * np.linalg.norm(y_emb, axis=1))

# 计算多样性
diversity_score = torch.mean(torch.std(y, dim=0))

# 输出评价结果
print("BLEU score:", bleu_score)
print("F1 score:", f1_score)
print("Grammar score:", grammar_score)
print("Cosine similarity:", cosine_sim)
print("Diversity score:", diversity_score)

其中，BLEU分数用于评价生成结果与参考答案之间的相似度；F1分数用于评价生成结果的准确率和召回率；语法正确性用于评价生成结果的语法正确性；语义相关性用于评价生成结果与输入之间的语义相关性；多样性用于评价生成结果的多样性。在代码中，语法正确性使用nltk库中的parse函数进行判断，语义相关性使用预训练的语义模型计算余弦相似度，多样性使用生成结果的标准差衡量。