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An Analysis Toolkit for Natural Language Generation (Translation, Captioning, Summarization, etc.)
解決する課題
VizSeqは、異なるモダリティ間でのテキスト生成タスクを分析する際の困難を解決します。機械翻訳、要約、画像キャプション生成、音声翻訳などのタスクにおいて、予測結果と参照データを視覚的に検査・評価するための統一された手段を提供します。
仕組み
マルチモーダルなソース（テキスト、画像、音声、動画）、テキストの参照データ、およびテキストの予測結果を入力として受け取るPythonツールキットとして機能します。ユーザーはJupyter Notebookまたは専用の組み込みWebアプリを通じて分析を行うことができます。さらに、一般的な評価指標を効率的に計算するための一連のマルチプロセス・スコアラーも含まれています。
対象ユーザー
モデルの出力を視覚的に分析し、さまざまな入力モダリティにわたってパフォーマンス指標を計算する必要がある、テキスト生成モデルの研究者や開発者。
ハイライト
- 幅広いタスク対応: OCR、音声認識、動画説明などのタスク向けに、テキスト、画像、音声、動画、およびマルチモーダル入力をサポート。
- 豊富な指標サポート: n-gramベースの指標（BLEU, ROUGE, METEORなど）および埋め込みベースの指標（BERTScore, LASER）を含みます。
- 柔軟なデプロイ: Jupyter Notebook内のライブラリとして、またはスタンドアロンのWebサーバーとして使用可能。
- 高性能: マルチプロセッシングとマルチスレッディングを使用して、スコアラーの計算を高速化します。
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