理解Image Captioning的评估指标:n-gram、BLEU与METEOR
124 浏览量
更新于2024-08-03
收藏 7KB MD 举报
机器翻译和图像字幕生成质量的综合指标。与BLEU主要关注n-gram精确匹配不同,METEOR考虑了更多的语言特性,如同义词匹配、词干匹配、词序和词重用。它首先对候选描述和参考描述进行词汇级别的匹配,包括精确匹配、同义词匹配和词干匹配,然后引入一个匹配分数,考虑了词序信息。此外,METEOR还考虑了参考文本中未在候选文本中出现但与之相关的词语,称为未覆盖项(unmatched)。通过这些综合策略,METEOR能够提供比BLEU更全面的评估。
METEOR的计算过程包括以下几个步骤:
1. **术语匹配**:使用词典和同义词库进行精确、同义词和词干匹配。
2. **词序匹配**:计算匹配词汇的顺序得分,奖励连续匹配的n-gram。
3. **未覆盖项惩罚**:对候选描述中未匹配到参考文本的词汇给予惩罚。
4. **召回率和精确率的加权和**:综合考虑召回率和精确率,通过F-score计算最终得分。
在实际应用中,METEOR的计算相对复杂,但提供了Python库如`meteor-py`来进行计算。通过比较候选描述和参考描述的多个方面,METEOR通常能给出更准确的评估,尤其是在涉及语义理解的任务中。
#4.ROUGE是什么?
ROUGE(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)最初是为评估文本摘要质量设计的,后来也被应用到机器翻译和图像字幕生成的评估中。ROUGE主要关注候选文本与参考文本的召回率,即候选文本包含了多少参考文本中的关键信息。与BLEU和METEOR不同,ROUGE不仅限于n-gram,还包括最长公共子序列(LCS)等不同的匹配度量。ROUGE的变体包括ROUGE-N、ROUGE-L等,分别对应不同长度的n-gram和最长公共子序列。
#5.CIDEr是什么?
CIDEr(Consensus-basedImageDEscriptionEvaluation)是一种基于一致性(consensus)的图像字幕评估指标,旨在解决BLEU等指标对语法和多样性重视不足的问题。CIDEr通过计算候选描述与多个参考描述之间的余弦相似度,强调候选描述与多数参考描述的一致性。这种一致性得分考虑了多个参考答案,使得CIDEr在评估语言多样性时表现更优。
总结来说,这些指标各有侧重点,n-gram模型是基础,BLEU关注n-gram精确匹配,METEOR注重词汇和词序的全面匹配,ROUGE侧重召回率,而CIDEr强调一致性。在评估图像字幕生成任务时,通常会结合这些指标来获得更全面的评估结果,以确保生成的字幕既准确又具有多样性。在实际项目中,开发人员可以根据需求选择合适的评价指标,或者综合多个指标来优化模型性能。
2336 浏览量
464 浏览量
300 浏览量
283 浏览量
2021-03-29 上传
283 浏览量
153 浏览量
2024-04-03 上传
2021-03-22 上传

CV视界
- 粉丝: 2w+
最新资源
- HTC G22刷机教程:掌握底包刷入及第三方ROM安装
- JAVA天天动听1.4版:证书加持的移动音乐播放器
- 掌握Swift开发:实现Keynote魔术移动动画效果
- VB+ACCESS音像管理系统源代码及系统操作教程
- Android Nanodegree项目6:Sunshine-Wear应用开发
- Gson解析json与网络图片加载实践教程
- 虚拟机清理神器vmclean软件:解决安装失败难题
- React打造MyHome-Web:公寓管理Web应用
- LVD 2006/95/EC指令及其应用指南解析
- PHP+MYSQL技术构建的完整门户网站源码
- 轻松编程:12864液晶取模工具使用指南
- 南邮离散数学实验源码分享与学习心得
- qq空间触屏版网站模板:跨平台技术项目源码大全
- Twitter-Contest-Bot:自动化参加推文竞赛的Java机器人
- 快速上手SpringBoot后端开发环境搭建指南
- C#项目中生成Font Awesome Unicode的代码仓库