BLEU算法用于机器翻译质量评估，通过比较n-gram重叠和长度惩罚计算得分。文章介绍了算法步骤，包括n-gram重叠计算、长度惩罚的引入以及BLEU分数的综合计算，并提供了相关代码示例。
BLEU算法是一种常用的机器翻译质量评估指标，它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。本文将详细解析BLEU算法，并提供相应的编程实现。
BLEU算法的核心思想是通过比较机器翻译结果与参考翻译之间的n-gram重叠数量来评估翻译质量。它主要包含以下几个步骤：
- 计算候选句子与参考句子的n-gram重叠数量。
首先，我们需要将候选句子和参考句子拆分成n-gram序列，其中n取值范围通常为1到4。然后，我们统计候选句子中每个n-gram在参考句子中出现的次数，并计算其最大出现次数。这样我们就得到了每个n-gram的重叠数量。
下面是计算n-gram重叠数量的示例代码：
from collections import Counter
def count_ngram(sentence, n):
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