Оцінка BLEU є широко використовуваним показником для оцінки ефективності моделей машинного перекладу. Він вимірює подібність між машинним перекладом та одним чи кількома довідковими перекладами. У контексті спеціальної моделі перекладу, навченої за допомогою AutoML Translation, оцінка BLEU може надати цінну інформацію про якість і ефективність вихідних даних моделі.
Щоб зрозуміти, як використовується оцінка BLEU, важливо спочатку зрозуміти основні концепції. BLEU розшифровується як Bilingual Evaluation Understudy, і його було розроблено як спосіб автоматичного оцінювання якості машинного перекладу шляхом порівняння його з довідковими перекладами, створеними людиною. Оцінка коливається від 0 до 1, причому вищий бал означає кращий переклад.
AutoML Translation — це потужний інструмент, запропонований платформою Google Cloud AI Platform, який дозволяє користувачам навчати власні моделі перекладу, використовуючи власні дані. Коли модель навчена, її можна використовувати для створення перекладів для нового вхідного тексту. Потім оцінку BLEU можна використовувати для оцінки якості цих перекладів.
Щоб обчислити оцінку BLEU, створені моделлю переклади порівнюються з одним або кількома еталонними перекладами. Порівняння базується на n-грамах, які є безперервними послідовностями з n слів. Оцінка BLEU враховує не лише точність n-грам у створеному моделлю перекладі, але й їх присутність у еталонних перекладах. Це допомагає зафіксувати як адекватність, так і плавність перекладів.
Проілюструємо це на прикладі. Припустимо, у нас є довідковий переклад: «Кіт сидить на килимку». І модель генерує такий переклад: «Кіт сидить на килимку». Ми можемо розбити ці речення на n-грами:
Посилання: ["The", "cat", "is", "sitting", "on", "the", "mat"] Модель: ["The", "cat", "sits", "on", "the", "mat"]
У цьому випадку модель правильно перекладає більшість n-грам, але пропускає час дієслова ("є" проти "сидить"). Оцінка BLEU відображатиме це шляхом присвоєння нижчої оцінки перекладу.
Оцінка BLEU може бути обчислена за допомогою різних методів, таких як модифікована точність і штраф за стислість. Змінена точність враховує той факт, що переклад може містити декілька входжень n-грами, тоді як покарання за стислість карає переклади, які значно коротші, ніж переклади посилань.
Оцінюючи оцінку BLEU користувацької моделі перекладу, навченої за допомогою AutoML Translation, користувачі можуть отримати уявлення про продуктивність моделі та визначити області для покращення. Вони можуть порівнювати показники BLEU різних моделей або ітерацій, щоб відстежувати прогрес і приймати обґрунтовані рішення щодо вибору моделі або її тонкого налаштування.
Оцінка BLEU є цінним показником для оцінки продуктивності користувацьких моделей перекладу, навчених за допомогою AutoML Translation. Він забезпечує кількісну оцінку якості машинних перекладів шляхом порівняння їх із перекладами довідкових матеріалів. Аналізуючи оцінку BLEU, користувачі можуть оцінити ефективність своїх моделей і прийняти рішення на основі даних для підвищення якості перекладу.
Інші останні запитання та відповіді щодо Переклад AutoML:
- Які кроки необхідно виконати для створення спеціальної моделі перекладу за допомогою AutoML Translation?
- Як AutoML Translation поєднує розрив між загальними завданнями перекладу та спеціальними словниками?
- Яка роль AutoML Translation у створенні спеціальних моделей перекладу для певних доменів?
- Як користувальницькі моделі перекладу можуть бути корисними для спеціалізованої термінології та концепцій машинного навчання та ШІ?