BLEU 分数是一种广泛使用的用于评估机器翻译模型性能的指标。 它衡量机器生成的翻译与一个或多个参考翻译之间的相似性。 在使用 AutoML Translation 训练的自定义翻译模型的背景下,BLEU 分数可以提供有关模型输出的质量和有效性的宝贵见解。
要了解如何使用 BLEU 分数,首先掌握基本概念非常重要。 BLEU 代表双语评估研究,它是作为一种通过将机器翻译与人类生成的参考翻译进行比较来自动评估机器翻译质量的方法而开发的。 分数范围从 0 到 1,分数越高表示翻译越好。
AutoML Translation 是 Google Cloud AI Platform 提供的强大工具,允许用户使用自己的数据训练自定义翻译模型。 一旦模型经过训练,它就可以用于生成新输入文本的翻译。 然后可以使用 BLEU 分数来评估这些翻译的质量。
为了计算 BLEU 分数,将模型生成的翻译与一个或多个参考翻译进行比较。 比较基于 n 元语法,它是 n 个单词的连续序列。 BLEU 分数不仅考虑模型生成的翻译中 n 元语法的精度,还考虑它们在参考翻译中的存在。 这有助于体现翻译的充分性和流畅性。
让我们用一个例子来说明这一点。 假设我们有一个参考翻译:“猫坐在垫子上。” 该模型生成以下翻译:“猫坐在垫子上。” 我们可以将这些句子分解为 n 元语法:
参考:[“The”,“cat”,“is”,“sitting”,“on”,“the”,“mat”] 模型:[“The”,“cat”,“sits”,“on”, “该”,“垫子”]
在这种情况下,模型正确翻译了大部分 n 元语法,但错过了动词时态(“is”与“sits”)。 BLEU 分数将通过为翻译分配较低的分数来反映这一点。
BLEU 分数可以使用各种方法计算,例如修改精度和简洁性惩罚。 修改后的精度考虑到翻译可以包含多次出现的 n 元语法,而简洁性惩罚则惩罚明显短于参考翻译的翻译。
通过评估使用 AutoML Translation 训练的自定义翻译模型的 BLEU 分数,用户可以深入了解模型的性能并确定需要改进的领域。 他们可以比较不同模型或迭代的 BLEU 分数,以跟踪进度并就模型选择或微调做出明智的决策。
BLEU 分数是评估使用 AutoML Translation 训练的自定义翻译模型性能的重要指标。 它通过将机器生成的翻译与参考翻译进行比较来定量衡量机器生成的翻译的质量。 通过分析 BLEU 分数,用户可以评估其模型的有效性并做出数据驱动的决策以提高翻译质量。
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