speechbrain.utils.bleu 模块

用于计算BLEU分数的库

Authors

• Mirco Ravanelli 2021

摘要

类：

BLEUStats

一个用于跟踪BLEU的类 (https://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf)。

函数：

merge_words

将连续的单词合并成短语，每个单词之间用空格分隔

参考

speechbrain.utils.bleu.merge_words(sequences)

将连续的单词合并成短语，每个单词之间用空格隔开

Parameters:

sequences (list) – 每个项目包含一个列表，这个列表包含一个单词序列。

Return type:

列表包含短语序列。

class speechbrain.utils.bleu.BLEUStats(merge_words=True, max_ngram_order=4)

基础：MetricStats

一个用于跟踪BLEU（https://www.aclweb.org/anthology/P02-1040.pdf）的类。

Parameters:

• merge_words (bool) – 是否合并连续的单词以创建句子。

• max_ngram_order (int) – 用于评分的ngrams的最大长度。

Example

>>> bleu = BLEUStats()
>>> i2l = {0: 'a', 1: 'b'}
>>> bleu.append(
...     ids=['utterance1'],
...     predict=[[0, 1, 1]],
...     targets=[[[0, 1, 0]], [[0, 1, 1]], [[1, 1, 0]]],
...     ind2lab=lambda batch: [[i2l[int(x)] for x in seq] for seq in batch],
... )
>>> stats = bleu.summarize()
>>> stats['BLEU']
0.0

append(ids, predict, targets, ind2lab=None)

将统计信息添加到相关容器中。 * 参见 MetricStats.append() :param ids: 与话语对应的ID列表。 :type ids: list :param predict: 预测输出，用于与目标输出进行比较 :type predict: torch.tensor :param targets:

list of references (when measuring BLEU, one sentence could have more

多于一个目标翻译。

Parameters:

ind2lab (可调用) – 可调用对象，用于从索引映射到标签，操作于批次上，用于写入对齐。

summarize(field=None)

总结BLEU并返回相关统计信息。 * 参见 MetricStats.summarize()

write_stats(filestream)

将所有相关信息（例如，错误率对齐）写入文件。 * 参见 MetricStats.write_stats()