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英文字典中文字典相關資料:

一文带你理解｜NLP评价指标 BLEU 和 ROUGE（无公式） - 知乎
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）： BLEU是一种用于评估机器翻译结果质量的指标。它主要侧重于衡量机器翻译输出与参考翻译之间的相似程度，着重于句子的准确性和精确匹配。
机器翻译评价指标BLEU介绍 - CSDN博客
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）：BLEU指标通过比较生成文本与参考文本之间的n-gram重叠来评估语言模型的质量，n-gram是指连续的n个词组成的序列。BLEU分数越高，表示生成文本与参考文本越相似。 2
Metric评价指标-机器翻译指标之BLEU - 知乎 - 知乎专栏
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），即双语评估替补。所谓替补就是代替人类来评估机器翻译的每一个输出结果。Bleu score 所做的，给定一个机器生成的翻译，自动计算一个分数，衡量机器翻译的好坏。取值范围是[0, 1],越接近1,表明翻译质量越好。
BLEU算法（例子和公式解释） - CSDN博客
BLEU定义双语替换评测（英语：bilingual evaluation understudy，缩写：BLEU）是用于评估自然语言的字句用机器翻译出来的品质的一种算法。通过将各个译文片段（通常是句子）与一组翻译品质好的参考译文进行比较，计算出各个片段的分数。
机器翻译评价指标BLEU介绍 - CSDN博客
原理介绍 BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），即双语评估替补。所谓替补就是代替人类来评估机器翻译的每一个输出结果。Bleu score 所做的，给定一个机器生成的翻译，自动计算一个分数，衡量机器翻译的好坏。取值范围是[0, 1],越接近1,表明翻译质量越好。
如何评价生成的文本内容？BLEU具体怎么实现？ - 知乎
在Data2Text领域常用的指标是BLEU，全称是bilingual evaluation understudy，从名字也能看出来，最开始是在机器翻译的评价里使用。 BLEU像是一个precision指标，基本是在算生成结果和参考文本都出现的词和参考文本长度的比值。
BLEU score评估模型 - 知乎 - 知乎专栏
BLEU的全名为：bilingual evaluation understudy，即：双语互译质量评估辅助工具。它是用来评估机器翻译质量的工具。 BLEU的设计思想：机器翻译结果越接近专业人工翻译的结果，则越好。
BLEU指标介绍 - 知乎 - 知乎专栏
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种用于评估机器翻译质量的指标，它通过比较候选译文和参考译文之间的n-gram重叠来计算得分。 BLEU得分范围在0到1之间，得分越高表示候选译文与参考译文越接近。
通俗解释NLP任务四种评价指标(BLEU，METOR，ROUGH，CIDEr)_rough指标-CSDN博客
在机器翻译任务中，BLEU 和 ROUGE 是两个常用的评价指标，BLEU 根据精确率(Precision)衡量翻译的质量，而ROUGE 根据召回率(Recall)衡量翻译的质量 BLEU ， CIDEr ，ROUGE-L，METEOR 指标详解，详细计算步骤，样本数据集计算区别单个hyp和多个ref如何计算
BLEU详解 - 知乎 - 知乎专栏
Bleu[1]是IBM在2002提出的，用于机器翻译任务的评价，发表在ACL，引用次数10000+，原文题目是“BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation”。它的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

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