HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

BLEU/ROUGE

يُقدم BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) بواسطة كيشور بابيني وآخرون في عام 2002، ويتم حساب الدرجة الشاملة عن طريق حساب دقة n-gram (عادةً من 1 إلى 4) بين المرشح والنص المرجعي، وضربها في عامل عقوبة الطول، حيث تتراوح الدرجة بين 0 و100، وكلما كانت أعلى كان أفضل.

يُقدم ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) بواسطة تشين-يو لين في عام 2004، وكان يُستخدم في الأصل لتقييم التلخيص الآلي، ثم توسع ليشمل مهام الترجمة الآلية وتوليد النصوص. يعتمد ROUGE-L على أطول تسلسل مشترك (LCS) لحساب المتوسط التوافقي للاسترجاع والدقة، مما يأخذ في الاعتبار تغطية المحتوى والترتيب معاً. يقيس هذا المؤشر أمانة النص المُولّد بناءً على تداخل n-gram مع النص المرجعي، وهو مناسب للتوليد المفتوح الذي يحتوي على إجابات مرجعية. كلما كانت القيمة أعلى، كان الأداء أفضل. هذا المؤشر حساس لتغطية المعلومات الأساسية في الملخصات، وهو أحد الخيارات المعيارية لتقييم تلخيص النصوص.

يُستخدم كلاهما في التوليد المفتوح الذي يتضمن إجابات مرجعية.

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