机器翻译自动评价之BLEU详解

发布网友发布时间：2024-07-03 23:51

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热心网友时间：2024-07-04 12:57

机器翻译的世界里，一种高效且语言无关的评估神器——BLEU</，为我们提供了快速且经济的解决方案。它旨在衡量候选翻译与人工参考文本间的契合度，以解决人工评估耗时高昂的问题。

BLEU的核心在于其n-gram匹配原理，通过基准指标比较候选翻译中的n-gram与参考译文的匹配程度，匹配越多，质量越高。但为更精确地评价，引入了改进n-gram精度，注重最大匹配值，避免了对不合理的翻译给出过高的分数。文本块改进精度则考虑整个句子的连贯性，而组合改进精度通过加权平均，解决了n-gram权重衰减的挑战。

实验结果显示，BLEU的EU版本，以改进n-gram精度的几何平均值为评估基准，精准地鉴别了人工翻译与机器翻译的质量差异，特别是4-gram精度上的显著区别。而且，BLEU还引入了句长惩罚机制，确保评估的合理性，通过与参考翻译长度的匹配进行调整。

实验验证了BLEU的可靠性</，不受参考翻译数量影响，无论是评估人工与机器翻译的性能差距，还是机器翻译之间的差别，都能给出一致且稳定的结论。在人工评估中，单语组的评分清晰地展示了系统间的优劣顺序，而双语组则更关注翻译的完整性而非流畅性。尽管与人工评估有差异，但BLEU以其高效性弥补了人工的不足。
尽管BLEU带来诸多优点，如成本低、与人类评价高度相关，但也存在局限，如召回率问题、词权重分布不均，以及对句子深层意义的忽视。然而，这并不妨碍其作为评估机器翻译的重要工具。总的来说，BLEU为我们提供了一种快速且经济的评估途径，有效地节省了人力和时间，同时兼顾了翻译的充分性和流畅性。

尽管人工评估仍需人工投入，但BLEU的出现，如同一道曙光，降低了机器翻译评价的成本壁垒，使得量化比较成为可能。让我们以图3为例，S2相较于S1和S3，其表现更为优越，而BLEU+1的变种则进一步优化了单句质量评测，使之更加完善。