BLEU rezultat široko je korištena metrika za procjenu izvedbe modela strojnog prevođenja. Mjeri sličnost između strojno generiranog prijevoda i jednog ili više referentnih prijevoda. U kontekstu prilagođenog modela prijevoda obučenog s AutoML Translation, BLEU rezultat može pružiti vrijedan uvid u kvalitetu i učinkovitost rezultata modela.
Da biste razumjeli kako se koristi BLEU rezultat, važno je najprije shvatiti temeljne koncepte. BLEU je kratica za Bilingual Evaluation Understudy, a razvijen je kao način automatske procjene kvalitete strojnih prijevoda uspoređujući ih s referentnim prijevodima koje su izradili ljudi. Ocjena se kreće od 0 do 1, pri čemu viši rezultat označava bolji prijevod.
AutoML Translation moćan je alat koji nudi Google Cloud AI Platforma koji korisnicima omogućuje obuku prilagođenih modela prijevoda pomoću vlastitih podataka. Nakon što se model uvježba, može se koristiti za generiranje prijevoda za novi ulazni tekst. BLEU rezultat se tada može koristiti za procjenu kvalitete tih prijevoda.
Za izračun BLEU ocjene, prijevodi generirani modelom uspoređuju se s jednim ili više referentnih prijevoda. Usporedba se temelji na n-gramima, koji su susjedni nizovi od n riječi. BLEU rezultat uzima u obzir ne samo preciznost n-grama u prijevodu generiranom modelom, već i njihovu prisutnost u referentnim prijevodima. To pomaže uhvatiti i adekvatnost i tečnost prijevoda.
Ilustrirajmo to primjerom. Pretpostavimo da imamo referentni prijevod: "Mačka sjedi na prostirci." A model generira sljedeći prijevod: "Mačka sjedi na prostirci." Ove rečenice možemo rastaviti na n-grame:
Referenca: ["The", "cat", "je", "sjedi", "na", "the", "mat"] Model: ["The", "cat", "sits", "on", "the", "mat"]
U ovom slučaju, model ispravno prevodi većinu n-grama, ali mu nedostaje glagolsko vrijeme ("je" naspram "sjedi"). BLEU ocjena bi to odražavala dodjeljivanjem niže ocjene prijevodu.
BLEU rezultat može se izračunati pomoću različitih metoda, kao što je modificirana preciznost i kazna za kratkoću. Modificirana preciznost uzima u obzir činjenicu da prijevod može sadržavati višestruko pojavljivanje n-grama, dok kazna za kratkoću kažnjava prijevode koji su znatno kraći od referentnih prijevoda.
Procjenom BLEU ocjene prilagođenog modela prijevoda obučenog s AutoML Translationom, korisnici mogu dobiti uvid u izvedbu modela i identificirati područja za poboljšanje. Oni mogu usporediti BLEU rezultate različitih modela ili iteracija kako bi pratili napredak i donijeli informirane odluke o odabiru ili finom podešavanju modela.
BLEU rezultat je dragocjena metrika za procjenu izvedbe prilagođenih modela prijevoda obučenih s AutoML Translation. Pruža kvantitativnu mjeru kvalitete strojno generiranih prijevoda uspoređujući ih s referentnim prijevodima. Analizirajući BLEU rezultat, korisnici mogu procijeniti učinkovitost svojih modela i donijeti odluke na temelju podataka kako bi poboljšali kvalitetu prijevoda.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi Automatski prijevod:
- Koji su koraci uključeni u stvaranje prilagođenog modela prijevoda s AutoML prijevodom?
- Kako AutoML Translation premošćuje jaz između zadataka generičkog prevođenja i posebnih rječnika?
- Koja je uloga AutoML prijevoda u stvaranju prilagođenih modela prijevoda za određene domene?
- Kako prilagođeni modeli prijevoda mogu biti korisni za specijaliziranu terminologiju i koncepte u strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji?