它的总体思想就是准确率,假如给定标准译文reference,神经网络生成的句子是candidate,句子长度为n,candidate中有m个单词出现在reference,m/n就是bleu的1-gram的计算公式。 BLEU还有许多变种。根据n-gram可以划分成多种评价指标,常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种,其中n-gram指的是连续的单词个数为n...
例如,可以考虑将语义层面的匹配度纳入 BLEU 计算中;或者使用多个参考译文来计算 BLEU 分数的平均值以提高其可靠性;还可以结合其他评价指标如 METEOR、ROUGE 等来全面评估机器翻译的质量。总之,BLEU 是机器翻译领域中一个重要的评价指标。虽然它存在一些局限性,但通过改进其计算方法和结合其他评价指标可以进一步提高其可靠...
BLEU通过比较机器翻译结果与参考翻译之间的相似度来评估翻译质量,其中BLEU1和BLEU4是BLEU指标的两个重要组成部分。 BLEU1是一种单一词组匹配的计算方式。它将机器翻译结果中的每个词与参考翻译中的每个词进行比较,计算匹配的词数,并将其除以机器翻译结果中的总词数。这样可以得到一个表示单一词组匹配程度的分数。
BLEU是一种机器翻译评估指标,用于衡量生成的翻译与参考翻译之间的相似度,分数范围从0到1,更高分数意味着更好翻译。 BLEU的基本概念与定义 BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)指数是一种在机器翻译领域广泛使用的评估指标,其主要功能是衡量机器生成的翻译与人工参考翻译之间的相似度。BLEU指数由Kishor...
BLEU(Bilingual Evaluation Understudy)指标是机器翻译质量评估中最广泛使用的自动化评测指标之一。它通过比较机器翻译的结果与一个或多个参考译文之间的相似度来衡量翻译质量。 二.BLEU指标的核心 1.N-gram N-gram 的匹配规则主要通过统计文本中连续 n 个单词或字符组合的出现频率,并使用这些频率来计算文本之间的相似...
BLEU指标广泛应用于机器翻译系统的评估和比较。 BLEU指标的计算方法如下: 1. n-gram匹配:计算机器翻译输出与参考翻译之间的n-gram匹配数量。n-gram是指连续的n个词组成的序列。 2. 精确度:计算每个n-gram的精确度,即匹配的n-gram数量除以机器翻译输出的n-gram数量。 3. 几何平均:对1-gram、2-gram、3-gram...
它的总体思想就是准确率,假如给定标准译文reference,神经网络生成的句子是candidate,句子长度为n,candidate中有m个单词出现在reference,m/n就是bleu的1-gram的计算公式。 BLEU还有许多变种。根据n-gram可以划分成多种评价指标,常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种,其中n-gram指的是连续的单词个数为n...
1. perplexity(困惑度、复杂度) 语言模型效果好坏的常用评价指标是perplexity,简单说,perplexity值刻画的是语言模型预测一个语言样本的能力。在一个测试集上得到的perplexity值越低,说明建模效果越好。计算公式如下: &nbs... 机器翻译及相关技术等打卡 一、机器翻译及相关技术 1.机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自...
BLEU 需要计算译文 1-gram,2-gram,...,N-gram 的精确率,一般 N 设置为 4 即可,公式中的 Pn 指 n-gram 的精确率。 Wn 指 n-gram 的权重,一般设为均匀权重,即对于任意 n 都有 Wn = 1/N。 BP 是惩罚因子,如果译文的长度小于最短的参考译文,则 BP 小于 1。
BLEU评分也在不断提高。然而，其评估标准的单一性仍然是一个主要限制。为了更全面地评估翻译质量，未来需要将BLEU与其他评估指标结合起来，进行多维度、多层次的评估。同时，随着人工智能等技术的快速发展，机器翻译的应用范围不断扩大，BLEU在推动机器翻译技术发展和提高翻译质量方面将继续发挥重要作用。