多指标用于评估文本生成模型的性能

示例：

Total Number of records : 201
Similarity Scores (12, 13, 23) : [0.23752457695231394, 0.24293227568991885, 0.23987056889187117]
Same Count (all-3, atleast-2, none) : [0, 7, 194]
*=*=*=*=*=*=*=*=*=*= First Distractor *=*=*=*=*=*=*=*=*=*=
===== MSCOCO Evaluation Script:  =====
[BLEU =>> B1: 28.88, B2: 19.30, B3: 14.91, B4: 12.32] [ROUGE_L =>> 28.89] [METEOR =>> 13.48]
*=*=*=*=*=*=*=*=*=*= Second Distractor *=*=*=*=*=*=*=*=*=*=
===== MSCOCO Evaluation Script:  =====
[BLEU =>> B1: 26.80, B2: 16.37, B3: 11.82, B4: 9.52] [ROUGE_L =>> 25.94] [METEOR =>> 12.62]
*=*=*=*=*=*=*=*=*=*= Third Distractor *=*=*=*=*=*=*=*=*=*=
===== MSCOCO Evaluation Script:  =====
[BLEU =>> B1: 27.89, B2: 17.68, B3: 13.13, B4: 10.65] [ROUGE_L =>> 27.51] [METEOR =>> 12.92]

详解：

1. Similarity Scores (12, 13, 23)

• 含义：这三个相似度得分表示三对文本之间的相似度：

  • 12：第1个生成文本与第2个生成文本之间的相似度。
  • 13：第1个生成文本与第3个生成文本之间的相似度。
  • 23：第2个生成文本与第3个生成文本之间的相似度。

• 计算方法：相似度得分通常通过一些文本相似度计算方法得到，常用的方法包括：

  • Cosine Similarity（余弦相似度）：衡量两个文本向量之间的夹角余弦值，得分在0到1之间，1表示完全相同，0表示完全不同。
  • Jaccard Similarity（杰卡德相似度）：衡量两个文本集合之间的交集与并集的比值。
  • 其他文本相似度度量，如TF-IDF向量化后的欧氏距离等。

这些相似度分数的具体计算方法可能基于上述的一种或多种方法，具体取决于使用的评价工具或算法。

2. Same Count (all-3, atleast-2, none)

• 含义：

  • all-3：表示所有三个生成文本在某些方面完全相同的计数。
  • atleast-2：表示至少有两个生成文本在某些方面相同的计数。
  • none：表示三个生成文本在某些方面完全不同的计数。

• 计算方法：

  • all-3：遍历所有生成的文本对，如果某个生成文本组中的所有三个文本在某个指标上完全相同，则该计数加一。在提供的例子中，这个值为0，说明没有出现三个文本完全相同的情况。
  • atleast-2：遍历所有生成文本对，如果某个生成文本组中至少有两个文本在某个指标上相同，则该计数加一。在提供的例子中，这个值为7，表示有7个文本组中至少有两份文本是相同的。
  • none：表示遍历的文本对中，没有任何两个文本在某个指标上相同的计数。在例子中，这个值为194，表示大部分的文本对之间没有相同的情况。

3. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)

• 概念：BLEU是一种常用的自动化评估方法，用于比较机器生成的文本与人类参考文本之间的相似性。BLEU通过计算n-gram（连续的n个词组）匹配的情况来进行评分。B1、B2、B3、B4分别表示1-gram、2-gram、3-gram和4-gram的BLEU得分。

• 作用：BLEU分数通常用于评估机器翻译和文本生成任务的质量，数值越高表示生成的文本越接近参考文本。然而，BLEU分数对文本的长度和多样性有一定的敏感性，过长或过短的生成文本可能影响得分。

• 解释：

  • B1：单个词匹配率。B1分数越高，表示生成文本中的单词与参考文本的匹配率越高。
  • B2：二元词组匹配率，代表两个连续单词的匹配情况。
  • B3：三元词组匹配率，代表三个连续单词的匹配情况。
  • B4：四元词组匹配率，代表四个连续单词的匹配情况。

4. ROUGE_L (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)

• 概念：ROUGE_L是一种衡量文本生成模型输出和参考文本之间的相似性的指标，基于最长公共子序列（LCS, Longest Common Subsequence）计算得分。ROUGE_L主要用于评估摘要生成任务。
• 作用：ROUGE_L得分反映了生成文本和参考文本之间在词序上的相似性，更关注文本的召回率（recall）。在文本摘要和生成任务中，ROUGE_L得分用于衡量模型生成的文本在多大程度上保留了参考文本中的重要信息。

5. METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)

• 概念：METEOR是一种更复杂的文本相似性评估指标，考虑了精确匹配、词形变化（如词根）、同义词匹配以及词序匹配。与BLEU不同，METEOR更关注句子结构和语义上的相似性。
• 作用：METEOR得分用于提供比BLEU更详细的文本生成质量评估，特别适用于那些词序和语义关系重要的任务。METEOR能够更好地捕捉语义相似性，因此在评估自然语言处理模型时，往往能提供比BLEU更好的洞见。

总结：

• BLEU：用于衡量机器生成文本与参考文本在n-gram层面的匹配程度，主要关注精确度（precision）。
• ROUGE_L：基于最长公共子序列，衡量生成文本与参考文本的相似性，偏重召回率（recall）。
• METEOR：结合了精确匹配、词形变化、同义词匹配和词序，提供更综合的文本相似性评估。