【名词解释】ImageCaption任务中的CIDEr、n-gram、TF-IDF、BLEU、METEOR、ROUGE 分别是什么？它们是怎样计算的？

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CIDEr

CIDEr（Consensus-based Image Description Evaluation）是一种用于自动评估图像描述（image captioning）任务性能的指标。它主要通过计算生成的描述与一组参考描述之间的相似性来评估图像描述的质量。CIDEr的独特之处在于它考虑了人类对图像描述的共识，尝试捕捉描述的自然性和信息量。

CIDEr的计算过程

CIDEr的计算可以分为以下几个步骤：

词干提取：首先，对所有的参考描述和候选描述进行分词，然后将分词后的结果转化为它们的词干形式，以减少单词的变形对评分的影响。
TF-IDF权重计算：为了让常见词（如“the”，“is”等）的权重降低而让稀有词的权重提高，CIDEr使用TF-IDF（词频-逆文档频率）来计算每个词的权重。这一步骤的目的是提高描述中独特、信息丰富词汇的权重。
n-gram相似度计算：CIDEr通过计算候选描述和参考描述间n-gram（n可以从1到某个最大值，常用的是4）的余弦相似度来评估它们的相似性。这些n-gram的权重由第二步中计算的TF-IDF值决定。
相似度打分汇总：将上一步骤中计算出的所有n-gram相似度汇总，得到一个总体的相似度得分。通常，这个得分会对不同长度的n-gram给予不同的权重，以平衡信息量和流畅度。
归一化：最后，为了消除不同数据集之间评分的差异，CIDEr得分通常会经过归一化处理。

计算公式

CIDEr的计算可以用下面的公式表示：

$\text{CIDEr} = \sum_{n=1}^{N} w_n \cdot \frac{1}{m} \sum_{j=1}^{m} \frac{\sum_{i} \min(g_i^{(n)}, r_{ij}^{(n)})}{\sqrt{\sum_{i} (g_i^{(n)})^2} \cdot \sqrt{\sum_{i} (r_{ij}^{(n)})^2}}$

其中：

$N$ 是n-gram的最大长度。
$w_n$ 是n-gram长度为 $n$ 的权重，通常为1。
$m$ 是参考描述的数量。
$g_i^{(n)}$ 是候选描述中n-gram $i$ 的权重（通常是TF-IDF权重）。
$r_{ij}^{(n)}$ 是第 $j$ 个参考描述中n-gram $i$ 的权重。
分子中的 $min(g_i^{(n)}, r_{ij}^{(n)})$ 确保了只考虑共现的n-gram，而且以它们最小的出现频率为准。
分母中的两个平方根项是候选描述和参考描述n-gram权重向量的欧几里得范数，用于归一化相似度得分。

CIDEr的设计使其不仅重视单词的匹配程度，而且考虑了描述中信息的丰富性，通过TF-IDF权重强调了描述中独特和信息丰富的词汇，从而更好地评估图像描述的质量。

CIDEr与其他评价指标的对比

与CIDEr相比，其他流行的图像描述评价指标包括BLEU、METEOR和ROUGE等：

BLEU：主要通过计算机器生成的描述与一组参考描述之间的n-gram精确度来评估性能。它更侧重于准确性，但可能忽略流畅性和自然性。
METEOR：除了考虑n-gram匹配外，还引入了同义词和词形变化的匹配，以及对句子结构的考虑，使得评分更为细致和全面。
ROUGE：主要用于评估自动摘要任务，通过计算重叠的n-gram、词对（word pairs）和最长公共子序列来评估生成的摘要与参考摘要的相似度。对于图像描述任务，ROUGE评估重点可能与文本生成的质量和覆盖度相关。

总的来说，CIDEr独特的地方在于它专门为评估图像描述设计，通过考虑描述中的信息量和与人类评价者的共识来提供评分，这使得它在某些情况下比BLEU和METEOR更为适用。然而，选择哪个指标最好，往往取决于特定任务的需求和目标。

什么是n-gram？

n-gram是自然语言处理（NLP）中一种基本的概念，它指的是文本中连续的n个项（可以是音节、字或词）组成的序列。n-gram模型通过考察这些连续项的出现概率来捕捉文本中的语言规律，从而用于各种语言模型和文本处理任务，如拼写检查、语音识别、机器翻译以及搜索引擎中的查询预测等。

n-gram的类型

Unigram (1-gram)：单个项的序列。例如，在句子“The quick brown fox”中，unigrams是“The”、“quick”、“brown”、“fox”。
Bigram (2-gram)：连续的两个项组成的序列。同一句子中的bigrams包括“Thw quick”、“quick brown”、“brown fox”。
Trigram (3-gram)：连续的三个项。在上述示例中，“The quick brown”和“quick brown fox”就是trigrams。
以此类推，你可以有更高维度的n-grams。

n-gram的应用

n-gram模型在很多NLP任务中都非常有用，因为它们简单且有效。它们可以用来建模和预测文本中的词序列概率，这对于理解和生成自然语言至关重要。以下是一些n-gram模型的应用示例：

文本生成：给定一个或多个词的序列，n-gram模型可以预测下一个最可能出现的词，这对于自动文本生成很有用。
语音识别：在语音到文本的转换中，n-gram可以帮助识别和预测词序列，提高识别的准确性。
拼写检查和更正：n-gram模型可以用来识别和建议更正拼写错误，因为错误的拼写通常会导致不常见的词序列出现。
机器翻译：在将一种语言翻译成另一种语言的过程中，n-gram模型有助于捕捉源语言和目标语言之间的语言规律，从而生成更自然、准确的翻译。

n-gram的限制

尽管n-gram模型在很多场景中都非常有用，但它们也有一些局限性。例如，随着n的增加，模型的复杂度和所需的存储空间也会大幅增加（称为“维度灾难”）。此外，n-gram模型也不能很好地捕捉长距离依赖（即远距离的词之间的关系），这在某些语言结构中非常重要。因此，尽管n-gram模型是构建更复杂NLP系统的基石，但它们通常会与其他模型和技术结合使用，以克服这些限制。

什么是TF-IDF？

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权技术。它反映了一个词在文档集合中的重要性。基本思想是：如果某个词在一个文档中频繁出现，同时在其他文档中很少出现，则认为这个词具有很好的类别区分能力，对理解文档的内容非常重要。

TF-IDF计算

TF-IDF由两部分组成：词频（TF）和逆文档频率（IDF）。具体计算如下：

词频（TF）：词频是指某个词在文档中出现的频率。这个数值表明了一个词在文档中的重要性，但是仅考虑TF可能会偏向于频繁出现的词，而忽略了词的实际重要性。词频(TF)的计算公式通常为某个词在文档中出现次数与文档总词数的比值。
逆文档频率（IDF）：逆文档频率是一个词的普遍重要性的度量。计算某个词的IDF会考虑整个文档集合，用以降低那些在文档集合中广泛出现的词的重要性。IDF的计算公式是文档集合中文档总数与包含该词的文档数的比值的对数。

TF-IDF值由TF和IDF乘积得到。具体公式如下：

$\text{TF-IDF}(t, d) = \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t)$

其中：

$t$ 是某个词，
$d$ 是文档，
$\text{TF}(t, d)$ 是词 $t$ 在文档 $d$ 中的词频，
$\text{IDF}(t)$ 是词 $t$ 的逆文档频率。

TF怎么计算？

词频（Term Frequency，简称TF）是衡量一个词在文档中出现频率的指标。它的基本思想是：如果某个词在文档中出现次数越多，那么它在该文档中的重要性就越大。然而，单纯的计数可能会偏向于较长的文档（因为它们自然可能包含更多的词）。因此，词频通常需要进行归一化处理，以便在不同长度的文档间进行公平的比较。

基本计算方法

最简单的词频计算方法是原始计数，即一个词在文档中出现的次数。然而，为了进行有效的比较，通常采用以下几种归一化的方法之一：

词频（TF）:
$\frac{f_{t,d}}{\sum_{t' \in d} f_{t',d}}$
其中， $f_{t,d}$ 是词 $t$ 在文档 $d$ 中出现的次数，分母是文档 $d$ 中所有词出现次数的总和。这种方法的优点是简单直观，但可能会偏向于较长的文档。
词频调整:
- 最大词频归一化:
  $\cdot \frac{f_{t,d}}{\max\{f_{t',d}: t' \in d\}}$
  这里，分子是词 $t$ 在文档 $d$ 中的出现次数，分母是文档 $d$ 中出现最频繁的词的出现次数。这种方法试图降低长文档的偏向性，通过将所有的词频数值压缩到0.5到1的范围内。

应用场景

词频（TF）是信息检索和文本挖掘中的一个基本概念，常与逆文档频率（IDF）一起用于计算TF-IDF值，从而衡量一个词对于一个文档集中的某个文档的重要性。TF-IDF值越高，表示词对文档的重要性越大。这个概念广泛应用于搜索引擎的关键词权重计算、文本分析、用户兴趣建模等领域。

注意点

尽管TF是一个重要的度量，但它仅仅考虑了词在单个文档中的频率，没有考虑词在整个文档集合中的分布。因此，单独使用TF可能会过高评估那些在许多文档中普遍出现的词的重要性。结合IDF可以更好地评估词的区分能力。

IDF 怎么计算？

逆文档频率（IDF）是一种用于量化单词在文档集合或语料库中的普遍重要性的度量。其基本思想是：如果一个词在很多文档中出现，则这个词的区分能力较低，因此其重要性应该相应减少。相反，如果一个词在较少的文档中出现，则认为这个词更能体现文档的特殊性，因此其重要性更高。

IDF的计算公式通常如下：

$\text{IDF}(t) = \log \frac{N}{n(t)}$

或为了避免分母为零，使用加一的形式：

$\text{IDF}(t) = \log \frac{N + 1}{n(t) + 1} + 1$

其中：

$N$ 是语料库中文档的总数。
$n (t)$ 是包含词 $t$ 的文档数量。即在这 $N$ 篇文档中，有 $n (t)$ 篇文档至少出现了一次词 $t$ 。
$\log$ 通常是以2为底或以10为底的对数，但也可以使用自然对数。

通过这种方式，如果一个词在许多文档中出现（ $n (t)$ 接近 $N$ ），其IDF值会接近于0，反映出这个词提供的信息量较小。如果一个词在较少的文档中出现，其IDF值较高，意味着这个词能够提供更多的信息，对于区分文档是很有用的。

IDF是TF-IDF（词频-逆文档频率）权重的一部分，TF-IDF通过结合词频（TF）和逆文档频率（IDF）来评估一个词在文档中的重要性。这种方法常用于信息检索和文本挖掘中的特征提取，以及搜索引擎中的文档或网页的排名。

TF-IDF的应用

TF-IDF可以用于多种场景，包括：

文档相似性：计算两个文档的TF-IDF向量的余弦相似度，来评估它们的相似性。
关键词提取：文档中TF-IDF值高的词可以视为该文档的关键词。
文档分类和聚类：使用文档的TF-IDF向量作为特征，来进行文档分类或聚类分析。
搜索引擎评分：在搜索引擎中，TF-IDF可以用来评估查询词与文档的相关性，从而影响搜索结果的排名。

TF-IDF的优势在于它简单易理解，且在实际应用中效果良好，特别是在处理文档的相关性和文档内关键词的重要性时。然而，它也有局限性，例如不能完全捕捉词之间的上下文关系，因此在一些需要深层次文本理解的应用中，可能会与其他更复杂的模型（如词嵌入或深度学习模型）结合使用。

什么是BLEU？METEOR？ROUGE？计算公式分别是什么？

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering），和ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）都是评估自然语言处理任务的自动评估指标，特别是在机器翻译和文本摘要生成等领域。下面是每个指标的简要说明和计算公式。

BLEU

BLEU用于评估机器翻译质量，它通过比较机器翻译的文本和一个或多个参考翻译来工作。BLEU主要关注词汇的精确匹配，特别是n-gram的匹配。

计算公式：

BLEU的计算基于n-gram的精确度，通常n取1到4。对于每个n-gram，计算其在机器翻译中出现次数与在参考翻译中出现次数的最小值，然后除以机器翻译中该n-gram的总数，得到n-gram精确度。
计算所有n-gram精确度的几何平均值，并乘以一个简短惩罚因子（brevity penalty, BP）来得到BLEU分数。

$\text{BLEU} = BP \cdot \exp\left(\sum_{n=1}^{N} w_n \log(p_n)\right)$

其中， $p_n$ 是n-gram精确度， $w_n$ 是权重（通常取相等值），BP是简短惩罚因子，用于惩罚过短的翻译输出。

METEOR

METEOR考虑了同义词和词形变化，尝试与人类评判标准更为一致。它基于单词级别的匹配，包括精确、同义词和词干匹配。

计算公式：

METEOR分数是基于匹配单词的精确度（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数，还会加入一个惩罚因子来考虑词序列的匹配度。

$\text{METEOR} = (1 - \text{Penalty}) \cdot \frac{P \cdot R}{\alpha P + (1 - \alpha) R}$

其中， $P$ 是精确度， $R$ 是召回率， $\alpha$ 是控制精确度和召回率相对重要性的参数， $\text{Penalty}$ 是基于单词匹配顺序不一致程度的惩罚因子。

ROUGE

ROUGE主要用于评估自动文摘或机器翻译的质量，侧重于内容的召回率，即参考摘要或翻译中的信息在生成的摘要或翻译中被覆盖的程度。

ROUGE有多个变体，如ROUGE-N、ROUGE-L等。

ROUGE-N

ROUGE-N计算参考摘要和生成摘要之间n-gram的重叠度。
计算公式：

$\text{ROUGE-N} = \frac{\sum_{\text{s} \in \{\text{Reference Summaries}\}} \sum_{\text{gram}_n \in \text{s}} \text{Count}_{\text{match}}(\text{gram}_n)}{\sum_{\text{s} \in \{\text{Reference Summaries}\}} \sum_{\text{gram}_n \in \text{s}} \text{Count}(\text{gram}_n)}$

其中， $\text{Count}_{\text{match}}(\text{gram}_n)$ 是n-gram在参考摘要和生成摘要中同时出现的次数，而 $\text{Count}(\text{gram}_n)$ 是n-gram在参考摘要中出现的次数。

ROUGE-L

ROUGE-L（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation based on Longest Common Subsequence）是ROUGE评价体系中的一个重要变体，专门用来衡量摘要或翻译文本与参考文本之间的相似度。它基于最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）来评估。最长公共子序列是指在两个文本序列中以相同顺序出现，但不必连续（即可以有间断）的最长子序列。ROUGE-L通过考察生成文本和参考文本之间LCS的长度，来评估二者的相似度，特别是在句子层面的流畅度和完整性。

计算公式

ROUGE-L的计算分为三个步骤：首先计算最长公共子序列的长度，然后基于这个长度计算召回率（Recall）、精确率（Precision）和F1分数。召回率是指参考摘要中与生成摘要共享的最长公共子序列的长度占参考摘要长度的比例；精确率是共享的最长公共子序列的长度占生成摘要长度的比例。F1分数是召回率和精确率的调和平均值。

公式如下：

$\text{LCS}(X, Y)$ 是序列X和Y的最长公共子序列的长度。

召回率 ( $R_{lcs}$ ) 是通过将最长公共子序列的长度除以参考摘要的长度来计算的：

$R_{lcs} = \frac{\text{LCS}(X, Y)}{\text{Length of Reference Summary}}$
精确率 ( $P_{lcs}$ ) 是通过将最长公共子序列的长度除以生成摘要的长度来计算的：

$P_{lcs} = \frac{\text{LCS}(X, Y)}{\text{Length of Candidate Summary}}$
F1分数 是精确率和召回率的调和平均值：

$F_{lcs} = \frac{(2 \cdot P_{lcs} \cdot R_{lcs})}{(P_{lcs} + R_{lcs})}$