machine-learning - BLEU 分数的变化

Question

我对机器翻译的 BLUE Score 计算有一些疑问。我意识到他们可能对 BLEU 有不同的指标。我发现代码报告了 BLEU 的五个值，即 BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4 和最后的 BLEU，这似乎是前四个 BLEU 的指数平均值。我仍然不清楚它们之间的区别是什么。你有什么想法？谢谢

Ps 一开始我以为这个问题更多是理论性的内容，贴在meta stackexange上。版主已关闭并将其评论为 stackoverflow 类型的问题。所以请不要再惩罚我了。=)

Answer 1

资料来源： http: //www.statmt.org/book/slides/08-evaluation.pdf

我没有听说过 BLEU-1 和 BLEU-2，但我猜它在 BLEU 分数的公式中意味着 1-gram、2-gram、3-gram 和 4-gram，我的意思是precision[i] = BLEU-i在你问题的公式中：

Answer 2

实际上，BLEU-n 不仅仅使用 n-gram 分数。它计算 1-gram 到 n-gram 分数，并赋予它们相同的权重以计算最终分数。有关更多信息，请参阅此链接中的“累积 N-Gram 分数”部分。