在Python中利用nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()计算中文标题的BLEU评分

在Python中使用nltk包中的nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数来计算中文标题的BLEU评分。下面是一个包含标题对的示例，以及如何计算BLEU分数的例子。

import nltk

# 设置标题对
reference = [['这是一本好书'], ['你在哪里']]
candidate = [['这是一本好的书'], ['在哪里']]

# 计算BLEU分数
score = nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu(reference, candidate)

# 打印BLEU分数
print("BLEU Score:", score)

在这个例子中，我们有两个标题对。

- 参考标题是这是一本好书和你在哪里。

- 候选标题是这是一本好的书和在哪里。

然后，我们使用nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数计算BLEU分数。该函数的 个参数是参考标题的列表，第二个参数是候选标题的列表。它将返回一个介于0和1之间的分数，表示候选标题和参考标题之间的相似度。

在上面的例子中，输出将是BLEU Score: 0.8408964152537145，表示候选标题与参考标题的相似度为84.09%。

请注意，BLEU分数的范围通常是0到1之间，较高的分数表示更好的标题翻译。