Rezultat BLEU je pogosto uporabljena metrika za ocenjevanje uspešnosti modelov strojnega prevajanja. Meri podobnost med strojno ustvarjenim prevodom in enim ali več referenčnimi prevodi. V kontekstu prevajalskega modela po meri, ki je usposobljen s prevajanjem AutoML, lahko rezultat BLEU zagotovi dragocene vpoglede v kakovost in učinkovitost rezultatov modela.
Da bi razumeli, kako se uporablja ocena BLEU, je pomembno, da najprej razumete temeljne koncepte. BLEU je kratica za Bilingual Evaluation Understudy in je bil razvit kot način za samodejno ovrednotenje kakovosti strojnih prevodov s primerjavo z referenčnimi prevodi, ki jih ustvari človek. Ocena se giblje od 0 do 1, pri čemer višja ocena pomeni boljši prevod.
AutoML Translation je zmogljivo orodje, ki ga ponuja Google Cloud AI Platform, ki uporabnikom omogoča urjenje modelov prevajanja po meri z uporabo lastnih podatkov. Ko je model usposobljen, ga je mogoče uporabiti za ustvarjanje prevodov za novo vhodno besedilo. Rezultat BLEU se lahko nato uporabi za oceno kakovosti teh prevodov.
Za izračun ocene BLEU se prevodi, ustvarjeni z modelom, primerjajo z enim ali več referenčnimi prevodi. Primerjava temelji na n-gramih, ki so sosednja zaporedja n besed. Rezultat BLEU ne upošteva samo natančnosti n-gramov v prevodu, ustvarjenem z modelom, temveč tudi njihovo prisotnost v referenčnih prevodih. To pomaga zajeti ustreznost in tekočnost prevodov.
Naj to ponazorimo s primerom. Recimo, da imamo referenčni prevod: "Mačka sedi na preprogi." In model ustvari naslednji prevod: "Mačka sedi na preprogi." Te stavke lahko razdelimo na n-grame:
Sklic: ["The", "cat", "is", "sitting", "on", "the", "mat"] Model: ["The", "cat", "sits", "on", "the", "mat"]
V tem primeru model pravilno prevede večino n-gramov, vendar zgreši glagolski čas ("je" proti "sedi"). Ocena BLEU bi to odražala tako, da bi prevodu dodelili nižjo oceno.
Oceno BLEU je mogoče izračunati z različnimi metodami, kot sta modificirana kazen za natančnost in kratkost. Spremenjena natančnost upošteva dejstvo, da lahko prevod vsebuje več pojavitev n-grama, medtem ko kazen za kratkost kaznuje prevode, ki so znatno krajši od referenčnih prevodov.
Z ocenjevanjem ocene BLEU modela prevajanja po meri, usposobljenega s prevajanjem AutoML, lahko uporabniki pridobijo vpogled v delovanje modela in prepoznajo področja za izboljšave. Primerjajo lahko rezultate BLEU različnih modelov ali iteracij, da spremljajo napredek in sprejemajo informirane odločitve o izbiri ali natančnem prilagajanju modela.
Rezultat BLEU je dragocena metrika za ocenjevanje uspešnosti prevajalskih modelov po meri, ki so usposobljeni s prevajanjem AutoML. Zagotavlja kvantitativno merilo kakovosti strojno ustvarjenih prevodov tako, da jih primerja z referenčnimi prevodi. Z analizo ocene BLEU lahko uporabniki ocenijo učinkovitost svojih modelov in sprejmejo odločitve na podlagi podatkov za izboljšanje kakovosti prevoda.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi Prevajanje AutoML:
- Kakšni so koraki pri ustvarjanju modela prevajanja po meri s prevodom AutoML?
- Kako AutoML Translation premosti vrzel med splošnimi prevajalskimi nalogami in nišnimi besednjaki?
- Kakšna je vloga prevajanja AutoML pri ustvarjanju prevajalskih modelov po meri za določene domene?
- Kako so lahko modeli prevajanja po meri koristni za specializirano terminologijo in koncepte v strojnem učenju in umetni inteligenci?