1、BLEU
Bleu 全称为 bilingual evaluation understudy ,意为双语评估替换，是衡量一个有多个正确输出结果的模型的精确度的评估指标。得分分为一元组、二元组、三元组等等，直到n元组（n-gram）。
其中一元组关注的是正确性（单词的对应率），二元组关注的词组，也就是语言的流畅程度。
一元组得分举例为：
candidate: A dog is on the floor. （6词）
reference: There is a dog on the floor. （7词）
此时一元组的得分是：6/7=0.8571....
代表的是在reference的句子中有多少词命中了candidate原句
三元组得分举例为：
其中三元组只有 ：on the floor = on the floor
所以得分是：1/4 = 0.25
将所有得分加权取平均后，还要进行简短惩罚计算（如果reference句子太短，则命中率很高），具体为
r为参考翻译的句子长度，c为MT的输出句子长度，若c<=r ,则 0<exp(1-r/c)<=1,得分bleu(avg)就会乘以小于1的系数 ，从而被“惩罚”：
Bleu(total)=BP*bleu(avg)
2、ROUGE
BLEU 是统计机器翻译时代的产物，因为机翻出来的结果往往是不通顺的，所以BLEU更关注翻译结果的准确性和流畅度（通过n-gram）；到了神经网络翻译时代，神经网络很擅长脑补，自己就把语句梳理得很流畅了，这个时候人们更关心的是召回率，也就是参考译文中有多少词组在候选译文中出现了。
ROUGE受到了机器翻译自动评价方法BLEU的启发，不同之处在于，采用召回率来作为指标。基本思想是将模型生成的摘要与参考摘要的n元组贡献统计量作为评判依据。
Recall（召回率）意味着“有多少参考摘要被系统摘要所捕获/覆盖”，计算公式为
Precision（精准度）意味着“系统摘要中到底有多是必要的”，计算公式为
所以ROUGE和BLEU区别不大，只是后者使用精准度作为分数，前者是用召回率作为分数。
3、CIDEr
CIDEr 是 BLEU 和向量空间模型的结合。它把每个句子看成文档，然后计算 TF-IDF 向量的余弦夹角，据此得到候选句子和参考句子的相似度，同样是不同长度的 n-gram 相似度取平均得到最终结果。优点是不同的 n-gram 随着 TF-IDF 的不同而有不同的权重，因为整个语料里更常见的 n-gram 包含了更小的信息量。
图像字幕生成评价的要点是看模型有没有抓取到关键信息，比如说一幅图的内容是『白天一个人在游泳池游泳』，其中最关键的信息应该是『游泳』，生成字幕时如果包含或者漏掉了一些别的信息（比如说『白天』）其实是无关紧要的，所以需要这么一种对非关键词降权的操作。
其中：1.TF：特定的word在文档中出现的次数，除以文档长度
2.IDF：log(语料库中总共的文档数，除以包含有特定的word的文档数)
4、METEOR
METEOR 显得更加人性化，它关注到那些含义准确、但是和候选译文并不是精确对齐的参考译文，比如参考译文用了候选译文的同义词。METEOR 需要 WordNet 扩充同义词集，同时需要考虑单词词性（比如like、likes应该都算对）；在计算方式上它融合了准确率、召回率，利用二者的调和平均值来作为评判标准。
在计算分数上，其即考虑了准确率，也考虑了召回率
最终的score是
网络上有已经搭建好的java库，但由于是java库，和当前主流的深度学习环境相违背，因此可以受众较少。
