[人工智能]机器翻译（MT）评价指标

BLEU

BLEU总体思想就是准确率，假如给定标准译文reference，神经网络生成的句子是candidate，句子长度为n，candidate中有m个单词出现在reference，m/n就是bleu的1-gram的计算公式。

BLEU还有许多变种。根据n-gram可以划分成多种评价指标，常见的指标有BLEU-1、BLEU-2、BLEU-3、BLEU-4四种，其中n-gram指的是连续的单词个数为n。

BLEU-1衡量的是单词级别的准确性，更高阶的bleu可以衡量句子的流畅性。

$$ble{u}_n=\frac{{\sum }_{c\in candidates}{\sum }_{n?gram\in c}Coun{t}_{clip}(n?gram)}{{\sum }_{c^{‘}\in candidates}{\sum }_{n?gra{m}^{‘}\in c^{‘}}Coun{t}_{clip}(n?gra{m}^{‘})}$$

分子

神经网络生成的句子是candidate，给定的标准译文是reference。

1） 第一个求和符号统计的是所有的candidate，因为计算时可能有多个句子，

2）第二个求和符号统计的是一条candidate中所有的n?gram，而 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-TkJeLIeN-1650888496571)(https://www.zhihu.com/equation?tex=Count_%7Bclip%7D%28n-gram%29)] 表示某一个n?gram在reference中的个数。

所以整个分子就是在给定的candidate中有多少个n-gram词语出现在reference中。

分母

前两个求和符号和分子中的含义一样，Count(n-gram’)表示n?gram′在candidate中的个数，综上可知，分母是获得所有的candidate中n-gram的个数。

BLEU实质是对两个句子的共现词频率计算，但计算过程中使用好些技巧，追求计算的数值可以衡量这两句话的一致程度。BLEU容易陷入常用词和短译句的陷阱中，而给出较高的评分值。

ROURE

机器自动摘要常见的参考指标rouge有若干个优化版本，核心是通过统计机器候选摘要句子和标准摘要句子重叠的单元n-gram，来评判摘要的质量。

• ROUGE-N
• ROUGE-1
• ROUGE-2
• ROUGE-3
• ROUGE-L
• ROUGE-W
• ROUGE-S
• ROUGE-SU

ROUGE-N

$$ROUGE?N=\frac{共现的字/词个数}{摘要个数}$$

对应的N即为连续字个数。例如N等于1：

人工y：文章内容新颖 （6个字）
机器x：这篇文章内容是新颖的（10个字）
重叠的部分是6个字
候选句子摘要句子是x，人工摘要句子是y
precision 两个句子重叠部分的n-gram/len(x) = 6/10
recall 两个句子重叠部分的n-gram/len(y) = 6/6

可以看出来机器生成的把人工的全部召回了，但是实际上机器生成的太多。此时精度就是来限制句子的关联程度的。

ROUGE-L

最长公共子序列的重合率计算。

S是人工摘要，C是机器摘要

$$R_{LCS}=\frac{LCS(C,S)}{len(S)}$$

$$P_{LCS}=\frac{LCS(C,S)}{len(C)}$$

$$F_{LCS}=\frac{(1+{\beta }^2)R_{LCS}{P}_{LCS}}{R_{LCS}+{\beta }^2{P}_{LCS}}$$

RLCS 表示召回率，而 PLCS 表示精确率，FLCS 就是 ROUGE-L。一般 beta 会设置为很大的数，因此 FLCS 几乎只考虑了 RLCS (即召回率)

优点：反应句子级别顺序，不需要制定n-gram的长度

缺点：只考虑了最长子序列的长度，忽略了其他子序列

适用于短摘要提取

参考

https://zhuanlan.zhihu.com/p/223048748

https://www.zhihu.com/search?type=content&q=Rouge-l

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