skor BLEU

Perkenalan

Skor BLEU, kependekan dari Bilingual Evaluation Understudy, adalah metrik yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas terjemahan yang dihasilkan mesin dalam tugas pemrosesan bahasa alami (NLP) dan terjemahan mesin (MT). Ini adalah alat penting untuk menilai keakuratan dan kelancaran sistem terjemahan, dan memainkan peran penting dalam pengembangan dan evaluasi algoritma NLP. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari sejarah, struktur internal, jenis, aplikasi, dan perspektif masa depan dari skor BLEU, sekaligus mengeksplorasi potensi koneksinya dengan server proxy.

Sejarah dan Penyebutan Pertama

Skor BLEU pertama kali diperkenalkan oleh Kishore Papineni, Salim Roukos, Todd Ward, dan Wei-Jing Zhu dalam makalah penelitian berjudul “BLEU: metode evaluasi otomatis terjemahan mesin” pada tahun 2002. Para peneliti menyadari perlunya evaluasi otomatis metrik yang dapat mengukur kualitas terjemahan mesin secara akurat. Sebelum BLEU, evaluasi manusia adalah standarnya, namun memakan waktu, mahal, dan dapat berubah-ubah karena keterlibatan banyak manusia yang melakukan evaluator.

Informasi Lengkap tentang Skor BLEU

Skor BLEU mengukur kesamaan antara terjemahan yang dihasilkan mesin dan satu atau lebih terjemahan referensi yang dibuat oleh manusia. Ini mengkuantifikasi seberapa banyak kandidat terjemahan tumpang tindih dengan referensi dalam n-gram (urutan n kata yang berdekatan). Skor BLEU didasarkan pada presisi, dimana presisi setiap n-gram dihitung kemudian digabungkan menjadi satu skor.

Struktur Internal dan Cara Kerja Skor BLEU

Skor BLEU beroperasi dengan membandingkan n-gram antara kandidat terjemahan dan terjemahan referensi. Berikut penjelasan langkah demi langkah cara kerjanya:

1. Tokenisasi: Kalimat kandidat dan referensi diberi token menjadi n-gram, dengan n biasanya 1 hingga 4 (unigram hingga 4 gram).

2. n-gram Presisi: Jumlah n-gram yang cocok dalam kalimat kandidat dan referensi ditentukan.

3. Presisi n-gram kumulatif: Presisi setiap n-gram digabungkan menggunakan rata-rata geometri tertimbang untuk membentuk presisi n-gram kumulatif.

4. Penalti Singkat: Untuk mengatasi masalah terjemahan yang terlalu pendek, penalti singkat diterapkan untuk menghindari peningkatan skor untuk terjemahan yang sangat pendek.

5. Perhitungan Skor BLEU: Skor akhir BLEU dihitung sebagai produk dari penalti singkatnya dan presisi n-gram kumulatif.

Fitur Utama Skor BLEU

Skor BLEU memiliki beberapa fitur utama yang menjadikannya metrik yang banyak digunakan:

1. Kesederhanaan: Skor BLEU mudah diterapkan dan diinterpretasikan, sehingga dapat diakses oleh peneliti dan praktisi.

2. Evaluasi Otomatis: Skor BLEU mengotomatiskan proses evaluasi, mengurangi kebutuhan akan evaluasi manusia yang mahal dan memakan waktu.

3. Korelasi dengan Penilaian Manusia: Meskipun sederhana, skor BLEU menunjukkan korelasi yang cukup tinggi dengan penilaian manusia terhadap kualitas terjemahan.

4. Kemandirian Bahasa: Skor BLEU tidak bergantung pada bahasa, sehingga dapat digunakan dalam berbagai bahasa tanpa modifikasi.

Jenis Skor BLEU

Skor BLEU dapat dikategorikan berdasarkan jenis n-gram yang digunakan untuk evaluasi. Jenis yang paling umum meliputi:

Cara Menggunakan Skor BLEU dan Tantangan Terkait

Skor BLEU dapat diterapkan di berbagai bidang, termasuk:

1. Pengembangan Algoritma: Peneliti menggunakan skor BLEU untuk mengembangkan dan menyempurnakan algoritma MT dan NLP.

2. Perbandingan Model: Ini membantu membandingkan model terjemahan yang berbeda untuk mengidentifikasi model yang paling efektif.

3. Penyetelan Hiperparameter: Skor BLEU digunakan untuk mengoptimalkan hyperparameter dalam sistem MT.

Meskipun bermanfaat, skor BLEU juga memiliki beberapa keterbatasan dan tantangan:

• Perbedaan N-gram: BLEU mungkin lebih menyukai terjemahan dengan n-gram yang ada dalam referensi, tetapi tidak harus dalam urutan yang benar.

• Ketergantungan berlebihan pada N-gram: BLEU mungkin tidak menangkap aspek penting dari kelancaran dan koherensi.

• Subyektivitas: Skor BLEU masih rentan terhadap subjektivitas karena ketergantungannya pada terjemahan referensi.

Ciri-ciri Utama dan Perbandingan dengan Istilah Serupa

Skor BLEU vs. Skor METEOR

Skor METEOR (Metrik untuk Evaluasi Terjemahan dengan ORdering Eksplisit) adalah metrik evaluasi populer lainnya untuk sistem MT. Meskipun BLEU dan METEOR mengukur kualitas terjemahan, keduanya memiliki pendekatan yang berbeda:

• BLEU berfokus pada presisi n-gram, sedangkan METEOR mempertimbangkan serangkaian frasa yang cocok dan diparafrasekan.

• METEOR menggabungkan urutan kata dan sinonim, yang membuatnya lebih kuat terhadap perbedaan n-gram.

• BLEU lebih cepat untuk dihitung, sehingga lebih disukai untuk evaluasi skala besar, sementara METEOR lebih akurat namun mahal secara komputasi.

Skor BLEU vs. Skor ROUGE

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) adalah metrik evaluasi yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami untuk tugas peringkasan teks. Ia juga menggunakan n-gram, tetapi menekankan perolehan daripada presisi:

• BLEU lebih cocok untuk evaluasi terjemahan, sedangkan ROUGE dirancang untuk evaluasi peringkasan.

• BLEU terutama menghargai kelancaran dan kecukupan, sementara ROUGE menekankan cakupan konten.

Perspektif dan Teknologi Masa Depan Terkait Skor BLEU

Seiring dengan kemajuan teknologi NLP dan MT, keterbatasan skor BLEU diatasi melalui metrik evaluasi baru. Penelitian sedang berlangsung untuk mengembangkan langkah-langkah yang lebih canggih yang menangkap perbedaan kualitas terjemahan, seperti kesamaan semantik dan pemahaman kontekstual. Teknik baru, seperti model berbasis transformator, dapat memberikan metrik evaluasi yang lebih baik dengan menghasilkan terjemahan berkualitas lebih tinggi dan memungkinkan perbandingan yang lebih akurat.

Server Proxy dan Asosiasinya dengan Skor BLEU

Server proxy, seperti yang ditawarkan oleh OneProxy (oneproxy.pro), memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi NLP, termasuk sistem MT. Mereka bertindak sebagai perantara antara klien dan server, mengoptimalkan aliran data dan meningkatkan kecepatan dan keandalan layanan terjemahan. Dalam konteks ini, skor BLEU dapat digunakan untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan kualitas terjemahan yang disampaikan oleh sistem MT melalui server proxy. Dengan terus memantau skor BLEU, pengembang dapat menyempurnakan model terjemahan, memastikan kinerja yang konsisten, dan menyediakan layanan terjemahan berkualitas tinggi kepada pengguna.

tautan yang berhubungan

Untuk informasi lebih lanjut tentang skor BLEU dan penerapannya, sumber daya berikut mungkin berguna bagi Anda:

1. BLEU: metode evaluasi otomatis terjemahan mesin (Makalah Penelitian)
2. METEOR: Metrik Otomatis untuk Evaluasi MT dengan Peningkatan Korelasi dengan Penilaian Manusia (Makalah Penelitian)
3. [ROUGE: Paket untuk Evaluasi Ringkasan Otomatis (Makalah Penelitian)](https://www.aclweb.org/anthology/W04-1013