BLEU 分數是一種廣泛使用的用於評估機器翻譯模型性能的指標。 它衡量機器生成的翻譯與一個或多個參考翻譯之間的相似性。 在使用 AutoML Translation 訓練的自定義翻譯模型的背景下,BLEU 分數可以提供有關模型輸出的質量和有效性的寶貴見解。
要了解如何使用 BLEU 分數,首先掌握基本概念非常重要。 BLEU 代表雙語評估研究,它是作為一種通過將機器翻譯與人類生成的參考翻譯進行比較來自動評估機器翻譯質量的方法而開發的。 分數範圍從 0 到 1,分數越高表示翻譯越好。
AutoML Translation 是 Google Cloud AI Platform 提供的強大工具,允許用戶使用自己的數據訓練自定義翻譯模型。 一旦模型經過訓練,它就可以用於生成新輸入文本的翻譯。 然後可以使用 BLEU 分數來評估這些翻譯的質量。
為了計算 BLEU 分數,將模型生成的翻譯與一個或多個參考翻譯進行比較。 比較基於 n 元語法,它是 n 個單詞的連續序列。 BLEU 分數不僅考慮模型生成的翻譯中 n 元語法的精度,還考慮它們在參考翻譯中的存在。 這有助於體現翻譯的充分性和流暢性。
讓我們用一個例子來說明這一點。 假設我們有一個參考翻譯:“貓坐在墊子上。” 該模型生成以下翻譯:“貓坐在墊子上。” 我們可以將這些句子分解為 n 元語法:
參考:[“The”,“cat”,“is”,“sitting”,“on”,“the”,“mat”] 模型:[“The”,“cat”,“sits”,“on”, “該”,“墊子”]
在這種情況下,模型正確翻譯了大部分 n 元語法,但錯過了動詞時態(“is”與“sits”)。 BLEU 分數將通過為翻譯分配較低的分數來反映這一點。
BLEU 分數可以使用各種方法計算,例如修改精度和簡潔性懲罰。 修改後的精度考慮到翻譯可以包含多次出現的 n 元語法,而簡潔性懲罰則懲罰明顯短於參考翻譯的翻譯。
通過評估使用 AutoML Translation 訓練的自定義翻譯模型的 BLEU 分數,用戶可以深入了解模型的性能並確定需要改進的領域。 他們可以比較不同模型或迭代的 BLEU 分數,以跟踪進度並就模型選擇或微調做出明智的決策。
BLEU 分數是評估使用 AutoML Translation 訓練的自定義翻譯模型性能的重要指標。 它通過將機器生成的翻譯與參考翻譯進行比較來定量衡量機器生成的翻譯的質量。 通過分析 BLEU 分數,用戶可以評估其模型的有效性並做出數據驅動的決策以提高翻譯質量。
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