compare-mt 项目教程
2024-09-14 19:12:49作者:戚魁泉Nursing
1. 项目目录结构及介绍
compare-mt 是一个用于语言生成系统(如机器翻译、摘要生成、对话响应生成等)的全面分析和比较工具。以下是项目的目录结构及其介绍:
compare-mt/
├── example/
│ ├── ted_ref_eng
│ ├── ted_sys1_eng
│ ├── ted_sys2_eng
│ └── ...
├── scripts/
│ ├── count.py
│ ├── relativepositiontag.py
│ └── ...
├── tests/
│ ├── test_compare_mt.py
│ └── ...
├── github/workflows/
│ ├── compare_mt.yml
│ └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── pytest.ini
├── requirements.txt
├── setup.py
└── compare_mt.py
目录结构介绍
- example/: 包含示例数据文件,用于演示如何使用
compare-mt进行系统比较。 - scripts/: 包含一些辅助脚本,如
count.py用于计算词频,relativepositiontag.py用于生成词的相对位置标签。 - tests/: 包含测试脚本,用于确保
compare-mt的正确性。 - github/workflows/: 包含 GitHub Actions 的工作流配置文件,用于自动化测试和部署。
- .gitignore: Git 忽略文件列表。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- README.md: 项目介绍和使用说明。
- pytest.ini: pytest 配置文件。
- requirements.txt: 项目依赖库列表。
- setup.py: 项目安装脚本。
- compare_mt.py: 项目的主启动文件。
2. 项目启动文件介绍
compare-mt 的启动文件是 compare_mt.py。该文件包含了主要的逻辑和功能,用于比较两个语言生成系统的输出。
启动文件功能
- 系统比较: 比较两个系统的输出,计算各种统计数据,如 BLEU 分数、词频分析、句子长度分析等。
- 生成报告: 生成详细的 HTML 报告,展示系统之间的差异。
- 支持多种分析: 支持词频分析、句子标签分析、源语言分析等多种分析方法。
启动命令示例
python compare_mt.py --output_directory output/ example/ted_ref_eng example/ted_sys1_eng example/ted_sys2_eng
3. 项目的配置文件介绍
compare-mt 的配置主要通过命令行参数进行,但也有一些配置文件用于辅助功能。
配置文件
- requirements.txt: 列出了项目依赖的所有 Python 库。
- pytest.ini: 配置 pytest 测试框架的参数。
- setup.py: 用于安装项目的脚本,包含项目的元数据和依赖项。
配置示例
在 requirements.txt 中,你可以看到项目依赖的库:
numpy
pandas
nltk
...
在 pytest.ini 中,你可以配置 pytest 的行为:
[pytest]
addopts = --cov=compare_mt --cov-report=html
在 setup.py 中,你可以看到项目的安装配置:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='compare-mt',
version='0.1',
packages=find_packages(),
install_requires=[
'numpy',
'pandas',
'nltk',
...
],
)
通过这些配置文件和启动文件,你可以轻松地安装和使用 compare-mt 项目,进行语言生成系统的全面比较和分析。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
538
3.76 K
暂无简介
Dart
775
192
Ascend Extension for PyTorch
Python
343
407
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.34 K
757
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
1.07 K
97
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
356
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
337
180
AscendNPU-IR
C++
86
142
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
987
250