10、机器翻译模型评估与AGV滑模控制研究

机器翻译模型评估与AGV滑模控制研究

机器翻译模型评估

在机器翻译领域，准确评估模型的性能至关重要。为了实现这一目标，采用了双语评估替换指标（BLEU）评估方法。该方法中的短句惩罚机制（BP）在一定程度上解决了因序列过短导致双语评估替换指标过高的问题。同时，N - gram模型通过增加元素数量来逼近实际准确率。BLEU指标具有语言开放性且接近专业人工翻译的特点，满足了获取模型准确性能指标的需求，因此在实验的性能评估中被采用。

相关公式如下：
- 短句惩罚因子BP：
[
BP =
\begin{cases}
1, & \text{if } c > r \
e^{1 - r/c}, & \text{if } c < r
\end{cases}
]
其中，$c$表示机器翻译产生的译文，$r$表示标准参考译文。
- 语法准确率计算$P_n$：
[
P_n = \frac{\sum_{c \in \text{Candidate}} \sum_{\text{n - gram}} \text{Count} {clip}(\text{n - gram})}{\sum {c’ \in \text{Candidate}} \sum_{\text{n - gram}’ \in c’} \text{Count}(\text{n - gram}’)}
]
- 最终机器翻译的双语评估得分BLEU：
[
\text{BLEU} = BP \cdot \exp\left(\sum_{n = 1}^{N} w_n \log P