Оцінка BLEU

вступ

Оцінка BLEU, скорочення від Bilingual Evaluation Understudy, — це показник, який використовується для оцінки якості машинних перекладів у завданнях обробки природної мови (NLP) і машинного перекладу (MT). Це важливий інструмент для оцінки точності та вільності систем перекладу, і він відіграє вирішальну роль у розробці та оцінці алгоритмів НЛП. У цій статті ми заглибимося в історію, внутрішню структуру, типи, застосування та майбутні перспективи оцінки BLEU, а також дослідимо її потенційний зв’язок із проксі-серверами.

Історія та перша згадка

Оцінку BLEU вперше представили Кішоре Папінені, Салім Рукос, Тодд Уорд і Вей-Цзін Чжу в дослідницькій статті під назвою «BLEU: метод автоматичного оцінювання машинного перекладу» в 2002 році. Дослідники визнали необхідність автоматизованого оцінювання. метрика, яка могла б точно вимірювати якість машинного перекладу. До BLEU оцінка людиною була стандартом, але вона вимагала багато часу, була дорогою та залежала від мінливості через залучення кількох оцінювачів.

Детальна інформація про BLEU Score

Оцінка BLEU вимірює подібність між машинним перекладом та одним чи кількома довідковими перекладами, створеними людиною. Він кількісно визначає, наскільки потенційний переклад збігається з посиланнями в термінах n-грам (суміжних послідовностей з n слів). Оцінка BLEU базується на точності, де точність кожного n-грама обчислюється, а потім об’єднується, щоб сформувати єдину оцінку.

Внутрішня структура та як працює оцінка BLEU

Оцінка BLEU працює шляхом порівняння n-грам між варіантом перекладу та еталонними перекладами. Ось покрокове пояснення того, як це працює:

1. Токенізація: речення-кандидати та посилання на речення поділяються на n-грами, де n зазвичай дорівнює від 1 до 4 (уніграми до 4-грамів).

2. Точність n-грам: визначається кількість відповідних n-грамів у реченнях-кандидатах і еталонах.

3. Кумулятивна точність n-грам: точність кожного n-грама комбінується за допомогою зваженого середнього геометричного, щоб сформувати кумулятивну точність n-грам.

4. Покарання за стислість: щоб вирішити проблему надто коротких перекладів, застосовано покарання за стислість, щоб уникнути завищення балів для дуже коротких перекладів.

5. Розрахунок оцінки BLEU: остаточна оцінка BLEU обчислюється як добуток штрафу за стислість і сукупної точності в n-грам.

Основні характеристики BLEU Score

Показник BLEU має кілька ключових особливостей, які роблять його широко використовуваним показником:

1. Простота: Оцінка BLEU проста в застосуванні та інтерпретації, що робить її доступною як для дослідників, так і для практиків.

2. Автоматичне оцінювання: Оцінка BLEU автоматизує процес оцінювання, зменшуючи потребу у дорогих і трудомістких оцінках людиною.

3. Співвідношення з людськими судженнями: незважаючи на свою простоту, оцінка BLEU показала досить високу кореляцію з людськими оцінками якості перекладу.

4. Незалежність мови: Оцінка BLEU не залежить від мови, що дозволяє використовувати її різними мовами без змін.

Типи балів BLEU

Оцінку BLEU можна класифікувати на основі типу n-грамів, які використовуються для оцінки. Найпоширеніші види включають:

Способи використання оцінки BLEU та пов’язаних із цим завдань

Оцінка BLEU знаходить застосування в різних областях, зокрема:

1. Розробка алгоритму: Дослідники використовують оцінку BLEU для розробки та вдосконалення алгоритмів MT і NLP.

2. Порівняння моделей: допомагає порівнювати різні моделі перекладу, щоб визначити найефективніші.

3. Гіперпараметрична настройка: Оцінка BLEU використовується для оптимізації гіперпараметрів у системах MT.

Незважаючи на свою корисність, оцінка BLEU також має деякі обмеження та проблеми:

• Невідповідність N-грам: BLEU може надавати перевагу перекладам з n-грамами, присутніми в посиланні, але не обов’язково в правильному порядку.

• Надмірна залежність від N-грамів: BLEU може не вловлювати важливі аспекти плавності та зв’язності.

• Суб'єктивність: Оцінка BLEU усе ще сприйнятлива до певної суб’єктивності через її залежність від довідкових перекладів.

Основні характеристики та порівняння з подібними термінами

Оцінка BLEU проти оцінки METEOR

Оцінка METEOR (Метрика для оцінки перекладу з явним упорядкуванням) є ще одним популярним показником оцінки для систем MT. Хоча BLEU і METEOR вимірюють якість перекладу, вони мають різні підходи:

• BLEU зосереджується на точності до n-грамів, тоді як METEOR розглядає ряд відповідних і перефразованих фраз.

• METEOR містить порядок слів і синоніми, що робить його більш стійким до розбіжностей у n-грамах.

• BLEU швидше обчислюється, що робить його кращим для великомасштабних оцінок, тоді як METEOR може бути більш точним, але обчислювально дорогим.

Результат BLEU проти результату ROUGE

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) — це метрика оцінки, яка використовується в обробці природної мови для завдань підсумовування тексту. Він також використовує n-грами, але наголошує на запам’ятовуванні, а не на точності:

• BLEU більше підходить для оцінки перекладу, тоді як ROUGE призначений для оцінки узагальнення.

• BLEU насамперед винагороджує вільне володіння та адекватність, тоді як ROUGE наголошує на охопленні вмісту.

Перспективи та майбутні технології, пов’язані з оцінкою BLEU

Оскільки технології НЛП і МП продовжують розвиватися, обмеження оцінки BLEU вирішуються за допомогою нових показників оцінювання. Тривають дослідження для розробки більш складних заходів, які вловлюють нюанси якості перекладу, такі як семантична подібність і розуміння контексту. Нові методи, як-от моделі на основі трансформаторів, можуть забезпечити кращі показники оцінювання, створюючи якісніші переклади та забезпечуючи точніші порівняння.

Проксі-сервери та їх асоціація з показником BLEU

Проксі-сервери, подібні до тих, які пропонує OneProxy (oneproxy.pro), відіграють вирішальну роль у різних додатках NLP, включаючи системи MT. Вони діють як посередники між клієнтами та серверами, оптимізуючи потік даних і підвищуючи швидкість і надійність послуг перекладу. У цьому контексті бали BLEU можна використовувати для оцінки та оптимізації якості перекладу, що надається системами МП через проксі-сервери. Постійно відстежуючи показники BLEU, розробники можуть налаштовувати моделі перекладу, забезпечувати стабільну продуктивність і надавати користувачам високоякісні послуги перекладу.

Пов'язані посилання

Для отримання додаткової інформації про оцінку BLEU та її застосування вам можуть бути корисні такі ресурси:

1. BLEU: метод автоматичної оцінки машинного перекладу (дослідницька стаття)
2. METEOR: автоматична метрика для оцінки MT з покращеною кореляцією з людськими оцінками (дослідницька стаття)
3. [ROUGE: Пакет для автоматичного оцінювання резюме (дослідницька стаття)](https://www.aclweb.org/anthology/W04-1013