Python中nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数的应用：中文标题的BLEU分数计算

在Python的nltk库中，nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数用于计算语料库的BLEU分数。BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种常用的机器翻译评估指标，用于比较机器翻译结果与参考翻译之间的相似性。

下面是一个使用nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数计算中文标题的BLEU分数的例子：

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu, corpus_bleu

# 假设我们有一个机器生成的中文标题的列表
candidate = [['机器', '生成', '的', '中文', '标题', '1'],
             ['机器', '生成', '的', '中文', '标题', '2'],
             ['机器', '生成', '的', '中文', '标题', '3']]

# 假设我们有一个人工编写的中文标题的列表作为参考翻译
references = [['人工', '编写', '的', '中文', '标题', '1'],
              ['人工', '编写', '的', '中文', '标题', '2'],
              ['人工', '编写', '的', '中文', '标题', '3']]

# 将参考翻译列表按照nltk的要求进行转换
ref_sets = [[ref] for ref in references]

# 计算BLEU分数
bleu_score = corpus_bleu(ref_sets, candidate)

print('BLEU分数:', bleu_score)

在上述例子中，我们有一个由机器生成的中文标题列表candidate和一个由人工编写的中文标题列表references。然后，我们将参考翻译列表references进行转换，使其符合nltk的要求（每个参考翻译作为一个列表中的元素）。最后，我们使用corpus_bleu()函数计算BLEU分数。

运行上述代码，将输出计算得到的BLEU分数。