一、准备数据
- 候选译文：这是需要评估的机器翻译或文本摘要结果。
- 参考译文：这是人工翻译或撰写的标准答案，用于与候选译文进行对比。通常，会有多个参考译文以提供更全面的评估。
二、安装BLEU评估工具
BLEU评估工具通常作为自然语言处理库（如NLTK、Moses等）的一部分提供。以下是通过NLTK库安装BLEU评估工具的示例：
bash复制代码| pip install nltk |
在Python脚本中导入NLTK库中的BLEU评估模块：
python复制代码| from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, SmoothingFunction |
三、计算BLEU分数
- 加载数据：将候选译文和参考译文加载到Python变量中。
- 计算BLEU分数：使用NLTK提供的
sentence_bleu函数计算BLEU分数。该函数接受候选译文、参考译文列表和一个可选的平滑函数作为参数。平滑函数用于处理n-gram匹配数为0的情况，以避免除以零的错误。
以下是一个计算BLEU分数的示例：
python复制代码| # 候选译文 | |
| candidate = ['this', 'is', 'a', 'test'] | |
| # 参考译文列表 | |
| references = [['this', 'is', 'a', 'test'], ['this', 'is', 'test']] | |
| # 使用默认的平滑函数（方法1） | |
| bleu_score = sentence_bleu(references, candidate) | |
| # 或者，使用自定义的平滑函数（方法2） | |
| smoothing_function = SmoothingFunction().method1 # 或 method2, method3, method4 等 | |
| bleu_score_smoothed = sentence_bleu(references, candidate, smoothing_function=smoothing_function) | |
| print(f'BLEU Score: {bleu_score}') # 或 print(f'Smoothed BLEU Score: {bleu_score_smoothed}') |
四、解释BLEU分数
BLEU分数的范围在0到1之间，分数越高表示候选译文与参考译文越相似。需要注意的是，BLEU分数只考虑了n-gram的匹配程度，而没有考虑语法、语义等方面的信息。因此，BLEU分数高并不一定意味着译文完全正确或流畅。
五、注意事项
- 参考译文的选择：参考译文的质量和数量对BLEU分数有很大影响。因此，在选择参考译文时，应确保其准确性和多样性。
- n-gram的选择：BLEU分数通常考虑不同长度的n-gram（如1-gram、2-gram等）。在实际应用中，可以根据需要选择合适的n-gram长度。
- 平滑函数的使用：为了避免除以零的错误，通常需要使用平滑函数来处理n-gram匹配数为0的情况。NLTK提供了多种平滑函数供选择。