AI說書 - 從0開始 - 112 | BLEU + Smoothing 方法

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘

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。


我們在 AI說書 - 從0開始 - 110 | BLEU 使用方式與邏輯介紹 介紹了 BLEU 又在 AI說書 - 從0開始 - 111 | Smoothing 方法 介紹了 Smoothing 方法,現在我們來看怎麼何在一起:

#Example 4 
reference = [['je','vous','invite', 'a', 'vous', 'lever','pour', 'cette', 'minute', 'de', 'silence']]
candidate = ['levez','vous','svp','pour', 'cette', 'minute', 'de', 'silence']
score = sentence_bleu(reference, candidate)
print("without soothing score", score)


結果為:

raw-image


現在我們引入 Smoothing:

chencherry = SmoothingFunction()
r1 = list('je vous invite a vous lever pour cette minute de silence')
candidate = list('levez vous svp pour cette minute de silence')
print("with smoothing score", sentence_bleu([r1], candidate, smoothing_function = chencherry.method1))


結果為:

raw-image


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