摘要：
一、准备数据 候选译文：这是需要评估的机器翻译或文本摘要结果。 参考译文：这是人工翻译或撰写的标准答案，用于与候选译文进行对比。通常，会有多个参考译文以提供更全面的评估。 二、安装BLEU评估工具 BLEU评估工具通常作为自然语言处理库（如NLTK、Moses等）的一部分提供。以下是通过NLTK库安 阅读全文
posted @ 2025-01-09 16:51
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摘要：
一、ROUGE指标的使用 ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）主要用于评估文本摘要的质量。它关注生成摘要中是否捕捉到了参考摘要的信息，即评估信息的完整性和涵盖程度。ROUGE指标的计算基于n-gram的共现情况，特别重视召回 阅读全文
posted @ 2025-01-09 16:33
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摘要：
一、测试前的准备 数据收集与准备： 根据AIGC系统的类型（如文本生成、图像生成、音频生成等），准备相应的测试数据集。 数据集应包含各种领域和风格的内容，以测试系统的多样性和质量。 定义测试标准： 根据AIGC系统的目标和要求，设定具体的测试标准。 这些标准可能包括语法和拼写错误、逻辑一致性、上下文 阅读全文
posted @ 2025-01-09 15:33
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摘要：
AIGC的Prompt（提示词）指的是用户向AI系统提供的简短指令或信息，用于引导AI生成符合期望的内容。以下是对AIGC的Prompt的详细解释： 一、定义与作用 定义：Prompt在AIGC中通常表现为一段文本输入，它可以是问题、指令、引子或其他形式的文本。 作用：设置上下文，让AI模型理解用户 阅读全文
posted @ 2025-01-09 14:50
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摘要：
AIGC，即人工智能生成内容（Artificial Intelligence Generated Content），是一种利用人工智能技术自动创建文本、图像、音频和视频等内容的技术。其工作原理主要基于机器学习和深度学习算法，尤其是深度学习与生成对抗网络（GAN）的前沿技术。以下是AIGC工作原理的详 阅读全文
posted @ 2025-01-09 14:27
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