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看完 Andrew Ng 关于 Bleu score 的视频后我想用 python 从头开始实现一个。我用 numpy 谨慎地用 python 编写了完整的代码。这是完整代码
import numpy as np
def n_gram_generator(sentence,n= 2,n_gram= False):
'''
N-Gram generator with parameters sentence
n is for number of n_grams
The n_gram parameter removes repeating n_grams
'''
sentence = sentence.lower() # converting to lower case
sent_arr = np.array(sentence.split()) # split to string arrays
length = len(sent_arr)
word_list = []
for i in range(length+1):
if i < n:
continue
word_range = list(range(i-n,i))
s_list = sent_arr[word_range]
string = ' '.join(s_list) # converting list to strings
word_list.append(string) # append to word_list
if n_gram:
word_list = list(set(word_list))
return word_list
def bleu_score(original,machine_translated):
'''
Bleu score function given a orginal and a machine translated sentences
'''
mt_length = len(machine_translated.split())
o_length = len(original.split())
# Brevity Penalty
if mt_length>o_length:
BP=1
else:
penality=1-(mt_length/o_length)
BP=np.exp(penality)
# calculating precision
precision_score = []
for i in range(mt_length):
original_n_gram = n_gram_generator(original,i)
machine_n_gram = n_gram_generator(machine_translated,i)
n_gram_list = list(set(machine_n_gram)) # removes repeating strings
# counting number of occurence
machine_score = 0
original_score = 0
for j in n_gram_list:
machine_count = machine_n_gram.count(j)
original_count = original_n_gram.count(j)
machine_score = machine_score+machine_count
original_score = original_score+original_count
precision = original_score/machine_score
precision_score.append(precision)
precisions_sum = np.array(precision_score).sum()
avg_precisions_sum=precisions_sum/mt_length
bleu=BP*np.exp(avg_precisions_sum)
return bleu
if __name__ == "__main__":
original = "this is a test"
bs=bleu_score(original,original)
print("Bleu Score Original",bs)
我试着用nltk的测试我的分数
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
reference = [['this', 'is', 'a', 'test']]
candidate = ['this', 'is', 'a', 'test']
score = sentence_bleu(reference, candidate)
print(score)
问题是我的 bleu 分数大约是 2.718281
而 nltk 的是 1
。我究竟做错了什么?
以下是一些可能的原因:
1) 我根据机器翻译句子的长度计算了 ngrams。这里从 1 到 4
2) n_gram_generator
函数,我自己写的,不确定它的准确性
3) 我如何使用错误的函数或计算错误的 bleu 分数
有人可以查看我的代码并告诉我哪里出错了吗?
最佳答案
您的 bleu 分数计算有误。问题:
更正代码
def bleu_score(original,machine_translated):
'''
Bleu score function given a orginal and a machine translated sentences
'''
mt_length = len(machine_translated.split())
o_length = len(original.split())
# Brevity Penalty
if mt_length>o_length:
BP=1
else:
penality=1-(mt_length/o_length)
BP=np.exp(penality)
# Clipped precision
clipped_precision_score = []
for i in range(1, 5):
original_n_gram = Counter(n_gram_generator(original,i))
machine_n_gram = Counter(n_gram_generator(machine_translated,i))
c = sum(machine_n_gram.values())
for j in machine_n_gram:
if j in original_n_gram:
if machine_n_gram[j] > original_n_gram[j]:
machine_n_gram[j] = original_n_gram[j]
else:
machine_n_gram[j] = 0
#print (sum(machine_n_gram.values()), c)
clipped_precision_score.append(sum(machine_n_gram.values())/c)
#print (clipped_precision_score)
weights =[0.25]*4
s = (w_i * math.log(p_i) for w_i, p_i in zip(weights, clipped_precision_score))
s = BP * math.exp(math.fsum(s))
return s
original = "It is a guide to action which ensures that the military alwasy obeys the command of the party"
machine_translated = "It is the guiding principle which guarantees the military forces alwasy being under the command of the party"
print (bleu_score(original, machine_translated))
print (sentence_bleu([original.split()], machine_translated.split()))
输出:
0.27098211583470044
0.27098211583470044
关于python - 从头开始在 Python 中进行 Bleu 评分,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56968434/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!