HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

SemBleu: مقياس قوي لتقييم تحليل AMR

Linfeng Song; Daniel Gildea

الملخص

تقييم دقة تحليل AMR ينطوي على مقارنة أزواج من رسومات AMR. المقياس التقييمي الرئيسي، SMATCH (Cai و Knight، 2013)، يقوم بالبحث عن تطابقات واحد لواحد بين عقدتي AMR باستخدام خوارزمية تسلق التل الجشعة، مما يؤدي إلى أخطاء البحث. نقترح SEMBLEU، وهو مقياس قوي يمتد من BLEU (Papineni et al.، 2002) إلى AMRs. لا يعاني هذا المقياس من أخطاء البحث ويأخذ في الاعتبار التطابقات غير المحلية بالإضافة إلى التطابقات المحلية. SEMBLEU مدفوع بالكامل بالمحتوى ويُعاقب الحالات التي لا تحتفظ فيها إخراجة النظام بأغلب المعلومات الواردة من الإدخال. تجارب أولية على مستويات الجملة والمجموعة النصية تظهر أن SEMBLEU يتمتع بتوافق أعلى قليلاً مع الأحكام البشرية مقارنة بـ SMATCH. رمزنا البرمجي متاح على http://github.com/freesunshine0316/sembleu.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp