Η βαθμολογία BLEU είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη μέτρηση για την αξιολόγηση της απόδοσης των μοντέλων μηχανικής μετάφρασης. Μετρά την ομοιότητα μεταξύ μιας μετάφρασης που δημιουργείται από μηχανή και μιας ή περισσότερων μεταφράσεων αναφοράς. Στο πλαίσιο ενός προσαρμοσμένου μοντέλου μετάφρασης που εκπαιδεύεται με τη Μετάφραση AutoML, η βαθμολογία BLEU μπορεί να προσφέρει πολύτιμες πληροφορίες για την ποιότητα και την αποτελεσματικότητα των αποτελεσμάτων του μοντέλου.
Για να κατανοήσετε πώς χρησιμοποιείται η βαθμολογία BLEU, είναι σημαντικό να κατανοήσετε πρώτα τις υποκείμενες έννοιες. Το BLEU σημαίνει Bilingual Evaluation Understudy και αναπτύχθηκε ως ένας τρόπος αυτόματης αξιολόγησης της ποιότητας των μηχανικών μεταφράσεων συγκρίνοντάς τες με μεταφράσεις αναφοράς που δημιουργούνται από τον άνθρωπο. Η βαθμολογία κυμαίνεται από 0 έως 1, με υψηλότερη βαθμολογία να υποδηλώνει καλύτερη μετάφραση.
Η AutoML Translation είναι ένα ισχυρό εργαλείο που προσφέρεται από την πλατφόρμα Google Cloud AI που επιτρέπει στους χρήστες να εκπαιδεύουν προσαρμοσμένα μοντέλα μετάφρασης χρησιμοποιώντας τα δικά τους δεδομένα. Μόλις το μοντέλο εκπαιδευτεί, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία μεταφράσεων για νέο κείμενο εισαγωγής. Η βαθμολογία BLEU μπορεί στη συνέχεια να χρησιμοποιηθεί για την αξιολόγηση της ποιότητας αυτών των μεταφράσεων.
Για τον υπολογισμό της βαθμολογίας BLEU, οι μεταφράσεις που δημιουργούνται από το μοντέλο συγκρίνονται με μία ή περισσότερες μεταφράσεις αναφοράς. Η σύγκριση βασίζεται σε n-γραμμάρια, τα οποία είναι συνεχόμενες ακολουθίες n λέξεων. Η βαθμολογία BLEU λαμβάνει υπόψη όχι μόνο την ακρίβεια των n-γραμμαρίων στη μετάφραση που δημιουργείται από το μοντέλο, αλλά και την παρουσία τους στις μεταφράσεις αναφοράς. Αυτό βοηθά στην αποτύπωση τόσο της επάρκειας όσο και της ευχέρειας των μεταφράσεων.
Ας το επεξηγήσουμε αυτό με ένα παράδειγμα. Ας υποθέσουμε ότι έχουμε μια μετάφραση αναφοράς: «Η γάτα κάθεται στο χαλάκι». Και το μοντέλο δημιουργεί την ακόλουθη μετάφραση: «Η γάτα κάθεται στο χαλάκι». Μπορούμε να σπάσουμε αυτές τις προτάσεις σε n-γραμμάρια:
Αναφορά: ["The", "cat", "is", "sitting", "on", "the", "mat"] Μοντέλο: ["The", "cat", "sits", "on", "το", "χαλί"]
Σε αυτήν την περίπτωση, το μοντέλο μεταφράζει σωστά την πλειοψηφία των n-γραμμαρίων, αλλά χάνει τον χρόνο του ρήματος ("είναι" έναντι "κάθεται"). Η βαθμολογία BLEU θα αντικατοπτρίζει αυτό με την ανάθεση χαμηλότερης βαθμολογίας στη μετάφραση.
Η βαθμολογία BLEU μπορεί να υπολογιστεί χρησιμοποιώντας διάφορες μεθόδους, όπως η ποινή τροποποιημένης ακρίβειας και συντομίας. Η τροποποιημένη ακρίβεια εξηγεί το γεγονός ότι μια μετάφραση μπορεί να περιέχει πολλαπλές εμφανίσεις ενός n-gram, ενώ η ποινή της συντομίας τιμωρεί τις μεταφράσεις που είναι σημαντικά μικρότερες από τις μεταφράσεις αναφοράς.
Αξιολογώντας τη βαθμολογία BLEU ενός προσαρμοσμένου μοντέλου μετάφρασης που έχει εκπαιδευτεί με τη Μετάφραση AutoML, οι χρήστες μπορούν να αποκτήσουν πληροφορίες για την απόδοση του μοντέλου και να εντοπίσουν τομείς που πρέπει να βελτιωθούν. Μπορούν να συγκρίνουν τις βαθμολογίες BLEU διαφορετικών μοντέλων ή επαναλήψεων για να παρακολουθούν την πρόοδο και να λαμβάνουν τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την επιλογή ή τη βελτίωση του μοντέλου.
Η βαθμολογία BLEU είναι μια πολύτιμη μέτρηση για την αξιολόγηση της απόδοσης προσαρμοσμένων μοντέλων μετάφρασης που έχουν εκπαιδευτεί με τη μετάφραση AutoML. Παρέχει ένα ποσοτικό μέτρο της ποιότητας των μεταφράσεων που παράγονται από μηχανή συγκρίνοντάς τες με μεταφράσεις αναφοράς. Αναλύοντας τη βαθμολογία BLEU, οι χρήστες μπορούν να αξιολογήσουν την αποτελεσματικότητα των μοντέλων τους και να λάβουν αποφάσεις βάσει δεδομένων για τη βελτίωση της ποιότητας της μετάφρασης.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με AutoML Μετάφραση:
- Ποια είναι τα βήματα που απαιτούνται για τη δημιουργία ενός προσαρμοσμένου μοντέλου μετάφρασης με τη μετάφραση AutoML;
- Πώς η AutoML Translation γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ των γενικών εργασιών μετάφρασης και των εξειδικευμένων λεξιλογίων;
- Ποιος είναι ο ρόλος της AutoML Translation στη δημιουργία προσαρμοσμένων μοντέλων μετάφρασης για συγκεκριμένους τομείς;
- Πώς μπορούν τα προσαρμοσμένα μοντέλα μετάφρασης να είναι ωφέλιμα για εξειδικευμένη ορολογία και έννοιες στη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη;