AI說書 - 從0開始 - 109 | BLEU 評分機制前言
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
總結一下目前有的素材：
- AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
- AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
- AI說書 - 從0開始 - 105：資料集的資料進行資料清洗
- AI說書 - 從0開始 - 106：定義空白表單、詞彙計數器的函數 (排除頻率低的詞彙)
- AI說書 - 從0開始 - 107：定義將沒看過的詞彙轉為 'unk' 的函數
- AI說書 - 從0開始 - 108：匯集所有函數並製造出可以直接拿來訓練的資料集
法語數據集的每一行都是需要翻譯的句子，英語數據集的每一行都是機器翻譯模型的參考翻譯，機器翻譯模型必須生成一個英語候選翻譯，以匹配這個參考翻譯，BLEU 提供了一種方法來評估機器翻譯模型生成的候選翻譯。
Papineni 等人於 2002 年設計了一種有效的方法來評估人工翻譯，人工基準很難定義，然而，他們意識到，如果我們將人工翻譯與機器翻譯逐字比較，可以獲得有效的結果，Papineni 稱其方法為：Bilingual Evaluation Understudy Score (BLEU)，我們想用 Natural Language Toolkit (NLTK) 來實作 BLEU，詳見：
http://www.nltk.org/api/nltk.translate.html#nltk.translate.bleu_score.sentence_bleu
BLEU 方法將部分候選句子與一個或多個參考句子進行比較，以下先載入必要的依賴庫：
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
from nltk.translate.bleu_score import SmoothingFunction
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這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
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然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
前言
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正文
下面這段程式碼：
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事前聲明：
我先說明我的筆記製作流程：
在YT下載 >> 生成逐字稿 >> 利用 AI 整理條列式筆記 >> 人工整理
我已經將逐字稿放上來分享在<<1+1罐罐 | 股癌筆記 + 股癌未校稿逐字稿>>，不過逐字稿多少會有錯，如果要使用請多注意。
<<1+1罐罐 | 股癌筆記 + 股癌未校稿逐
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http://tinyurl.com/12000ai888
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