5.3.6Bleu得分

最新推荐文章于 2025-06-05 15:26:18 发布
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分类专栏： 深度学习基础
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dqefd2e4f1/article/details/85028350
本文探讨了机器翻译评价指标Bleu得分中BP参数的意义与作用，解释了BP参数在MT词数少于参考翻译时的规定，通过学习他人经验，提供对Bleu得分更深入的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题：

1 平均分前面的BP参数是什么意思？

2 BP参数有什么作用？

3 BP参数中，当机器翻译的词数小于参考翻译的词数时为什么会有这样的规定？

备注：我认为吴恩达教授的PPT中的BP表达式可能有误，正确的表达式应该是

BP = 1  if MT>R

BP =e^{1-\frac{R}{MT}} otherwise

解决办法：

看博客，学习别人对Bleu得分的理解。

附链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_31584157/article/details/77709454

BLEU score分数介绍
09-22 1606
(Bilingual Evaluation Understudy) 是一种用于评估机器翻译和文本生成任务中模型生成质量的指标。它主要用于衡量机器生成的文本与参考文本之间的相似性，是评估自动翻译系统性能的常用标准之一。BLEU 分数的值介于 0 和 1 之间，数值越大表示机器生成的文本与参考文本越接近。
机器学习笔记 - 什么是BLEU分数?
学以致用 知行合一
05-31 5428
从企业使用和价值的背景下讨论机器翻译质量，其中语言质量很重要，但不是结构化机器翻译技术评估过程中适用性的唯一决定因素。作为企业使用随着机器翻译的扩展，用户和从业者以相关、有意义和准确的方式理解机器翻译质量问题变得越来越重要。所以需要仔细研究BLEU分数。 BLEU或双语评估研究是一种基于分数的方法，用于评估由自然语言处理 (NLP) 系统执行的翻译工作的质量。 基本上，BLEU将机器翻译生成的文本与人类执行并被认为是正确的参考翻译进行比较。
Bleu 得分-选修（Bleu Score-optional）
csdn_xmj的博客
07-31 1692
来源：Coursera吴恩达深度学习课程 机器翻译（machine translation）的一大难题是一个法语句子可以有多种英文翻译而且都同样好，所以当有多个同样好的答案时，怎样评估一个机器翻译系统呢？图像识别（image recognition）只有一个正确答案，测量准确性（measure accuracy）就可以。如果有多个不错的答案，要怎样衡量准确性呢? 常见的解决办法是，通过一个叫做BLEU得分（the BLEU score）的东西来解决。接着让我们了解BLEU得分是怎样工作的。 假如有一
BLEU评分：机器翻译质量评估的黄金标准
最新发布
pp1981002445的博客
06-05 1113
在自然语言处理(NLP)领域，衡量一个机器翻译模型的性能至关重要。BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 作为一种自动化评估指标，自2002年由IBM的Kishore Papineni等人提出以来，已成为机器翻译系统评估的事实标准。对于从事NLP开发的程序员而言，理解BLEU的工作原理不仅有助于评估翻译质量，还能指导模型优化方向。 本文将深入剖析BLEU评分的理论基础、计算方法、实现细节，并通过具体的代码示例展示其实际应用，同时探讨其局限性和替代方案。
BLEU分数(bilingual evaluation understudy(双语替换测评)) —衡量机器翻译质量(BLEUScore)(pycocoevalcap)
hxxjxw的博客
04-24 5467
BLEU 是 双语替换测评 https://cloud.tencent.com/developer/article/1042161
深度学习基础—Bleu得分
sniper_fandc的博客
11-16 689
在二元组中，假设机器翻译的结果为：The cat the cat on the mat，则二元组有：The cat、cat the、the cat、cat on、on the、the mat（忽略大小写），the cat在参考翻译中出现的最大次数是1，cat the在参考翻译中出现的最大次数是0，cat on在参考翻译中出现的最大次数是1，on the在参考翻译中出现的最大次数是1，the mat在参考翻译中出现的最大次数是1，因此计算的准确率为所有二元组最大次数之和/二元组数量：4/6。
lua 5.3.6安装包
11-24
lua 5.3.6安装，Lua For Mac安装包，安装说明: step1: 解压安装包，并在终端进入解压目录lua-5.3.6中 step2: 发送make macosx命令生成Mac识别.o文件 step3: 发送make install命令安装到本地电脑中
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05-14
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《Spring Framework 5.3.6 源码解析与深度探索》 Spring Framework作为Java领域最广泛应用的轻量级框架之一，其5.3.6版本的源码提供了深入了解这个强大工具的机会。本文将围绕Spring Framework 5.3.6的源码，探讨其...
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06-26
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spring-context-5.3.6.jar
05-03
这个 jar 文件为 Spring 核心提供了大量扩展。可以找到使用 Spring ApplicationContext 特 性时所需的全部类， JDNI 所需的全部类， UI 方面的用来与模板 （Templating） 引擎如 Velocity、 FreeMarker、...
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赵继超的笔记
06-09 1216
Bleu得分 (Bleu Score) 机器翻译（machine translation）的一大难题是一个法语句子可以有多种英文翻译而且都同样好，所以当有多个同样好的答案时，怎样评估一个机器翻译系统呢？不像图像识别（image recognition），只有一个正确答案，就只要测量准确性就可以了。如果有多个不错的答案，要怎样衡量准确性呢? 常见的解决办法是，通过一个叫做BLEU得分（the BLEU score）的东西来解决。所以，在这个选修视频中，我想与你分享，我想让你了解BLEU得分是怎样工作的。 假如
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参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/338488036 文章目录BLEU的含义BLEU如何进行评估的 主要是为了解决如何判断模型翻译语句的质量的问题。 BLEU 可以低成本，快速的实现对模型结果的评估，从而促进模型架构的发展 BLEU的含义 BLEU的全名为：bilingual evaluation understudy，即：双语互译质量评估辅助工具。 用于评估机器翻译质量的好坏。 设计思想： 机器翻译结果越接近专业人工翻译的结果，则越好。 BLEU算法实际上就是在判断两个句
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在使用LLM模型处理任务时，经常需要判断模型的输出是否达到了业务的要求。这里就需要一个验证集以及一个自动验证的工具。对于生成式的模型BLEU是一个简单好用的评判方式。通过业务给定一批任务和任务处理的标准答案。设置一个完整的比对流程，对模型和prompt进行评判，并优化prompt，提升模型输出。
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