De BLEU-score is een veelgebruikte maatstaf voor het evalueren van de prestaties van machinevertalingsmodellen. Het meet de overeenkomst tussen een door een machine gegenereerde vertaling en een of meer referentievertalingen. In de context van een aangepast vertaalmodel dat is getraind met AutoML Translation, kan de BLEU-score waardevolle inzichten bieden in de kwaliteit en effectiviteit van de uitvoer van het model.
Om te begrijpen hoe de BLEU-score wordt gebruikt, is het belangrijk om eerst de onderliggende concepten te begrijpen. BLEU staat voor Bilingual Evaluation Understudy en is ontwikkeld als een manier om automatisch de kwaliteit van machinevertalingen te evalueren door ze te vergelijken met door mensen gegenereerde referentievertalingen. De score varieert van 0 tot 1, waarbij een hogere score een betere vertaling aangeeft.
AutoML Translation is een krachtige tool aangeboden door Google Cloud AI Platform waarmee gebruikers aangepaste vertaalmodellen kunnen trainen met behulp van hun eigen gegevens. Nadat het model is getraind, kan het worden gebruikt om vertalingen voor nieuwe invoertekst te genereren. De BLEU-score kan vervolgens worden gebruikt om de kwaliteit van deze vertalingen te beoordelen.
Om de BLEU-score te berekenen, worden de door het model gegenereerde vertalingen vergeleken met een of meer referentievertalingen. De vergelijking is gebaseerd op n-grammen, dit zijn aaneengesloten reeksen van n woorden. De BLEU-score houdt niet alleen rekening met de precisie van de n-grammen in de door het model gegenereerde vertaling, maar ook met hun aanwezigheid in de referentievertalingen. Dit helpt zowel de toereikendheid als de vloeiendheid van de vertalingen vast te leggen.
Laten we dit illustreren met een voorbeeld. Stel dat we een referentievertaling hebben: "De kat zit op de mat." En het model genereert de volgende vertaling: "De kat zit op de mat." We kunnen deze zinnen opsplitsen in n-grammen:
Referentie: ["De", "kat", "is", "zittend", "op", "de", "mat"] Model: ["De", "kat", "zit", "op", "de", "mat"]
In dit geval vertaalt het model het merendeel van de n-grammen correct, maar mist het de werkwoordsvorm ("is" vs. "zit"). De BLEU-score zou dit weerspiegelen door een lagere score toe te kennen aan de vertaling.
De BLEU-score kan op verschillende manieren worden berekend, zoals de gemodificeerde precisie en beknoptheid. De gewijzigde precisie verklaart het feit dat een vertaling meerdere keren een n-gram kan bevatten, terwijl de straf voor beknoptheid vertalingen bestraft die aanzienlijk korter zijn dan de referentievertalingen.
Door de BLEU-score te evalueren van een aangepast vertaalmodel dat is getraind met AutoML Translation, kunnen gebruikers inzicht krijgen in de prestaties van het model en verbeterpunten identificeren. Ze kunnen de BLEU-scores van verschillende modellen of iteraties vergelijken om de voortgang bij te houden en weloverwogen beslissingen te nemen over modelselectie of fijnafstemming.
De BLEU-score is een waardevolle maatstaf voor het evalueren van de prestaties van aangepaste vertaalmodellen die zijn getraind met AutoML Translation. Het biedt een kwantitatieve maatstaf voor de kwaliteit van door machines gegenereerde vertalingen door ze te vergelijken met referentievertalingen. Door de BLEU-score te analyseren, kunnen gebruikers de effectiviteit van hun modellen beoordelen en gegevensgestuurde beslissingen nemen om de vertaalkwaliteit te verbeteren.
Andere recente vragen en antwoorden over AutoML-vertaling:
- Wat zijn de stappen bij het maken van een aangepast vertaalmodel met AutoML Translation?
- Hoe overbrugt AutoML Translation de kloof tussen generieke vertaaltaken en nichevocabulaires?
- Wat is de rol van AutoML Translation bij het maken van aangepaste vertaalmodellen voor specifieke domeinen?
- Hoe kunnen aangepaste vertaalmodellen gunstig zijn voor gespecialiseerde terminologie en concepten in machine learning en AI?