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An Analysis Toolkit for Natural Language Generation (Translation, Captioning, Summarization, etc.)
해결하는 문제
VizSeq은 서로 다른 모달리티 간의 텍스트 생성 작업을 분석하는 데 따르는 어려움을 해결합니다. 기계 번역, 요약, 이미지 캡션 생성, 음성 번역과 같은 작업에서 예측 결과를 참조 데이터와 비교하여 시각적으로 검사하고 평가할 수 있는 통합된 방법을 제공합니다.
작동 방식
멀티모달 소스(텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오), 텍스트 참조 데이터, 텍스트 예측 결과를 입력으로 받는 Python 툴킷으로 작동합니다. 사용자는 Jupyter Notebook 또는 전용 내장 Web App을 통해 분석을 수행할 수 있습니다. 또한, 일반적인 평가 지표를 효율적으로 계산하기 위한 다중 프로세스 스코어러 세트가 포함되어 있습니다.
대상 사용자
모델 출력을 시각적으로 분석하고 다양한 입력 모달리티에 걸쳐 성능 지표를 계산해야 하는 텍스트 생성 모델 연구자 및 개발자.
주요 특징
- 광범위한 작업 지원: OCR, 음성 인식, 비디오 설명과 같은 작업을 위해 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 및 멀티모달 입력을 지원합니다.
- 다양한 지표 지원: n-gram 기반 지표(BLEU, ROUGE, METEOR 등)와 임베딩 기반 지표(BERTScore, LASER)를 포함합니다.
- 유연한 배포: Jupyter Notebook 내의 라이브러리로 사용하거나 독립형 웹 서버로 실행할 수 있습니다.
- 고성능: 멀티프로세싱과 멀티스레딩을 사용하여 스코어러 계산을 가속화합니다.
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