在Python中使用nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数分析中文标题的BLEU分数

在Python中使用nltk库的translate模块的corpus_bleu()函数可以计算中文标题的BLEU分数。下面是一个简单的例子：

import nltk
from nltk.translate.bleu_score import corpus_bleu

# 假设有参考翻译和候选翻译标题列表
references = [['这是参考标题一'],
              ['这是参考标题二'],
              ['这是参考标题三']]

candidates = ['这是候选标题一',
              '这是候选标题二',
              '这是候选标题三']

# 将参考标题和候选标题转换为nltk要求的格式
references = [[ref.split()] for ref in references]
candidates = [cand.split() for cand in candidates]

# 计算BLEU分数
bleu_score = corpus_bleu(references, candidates)

# 打印结果
print("BLEU分数: {}".format(bleu_score))

在上面的代码中，我们首先定义了参考标题和候选标题列表。然后，将这些标题转换为nltk要求的格式，即将每个标题拆分为单词列表。接下来，我们使用corpus_bleu()函数计算BLEU分数。最后，我们打印出BLEU分数。

请注意，这个例子只是演示了如何使用corpus_bleu()函数计算中文标题的BLEU分数。实际应用中，需要根据实际情况调整参考标题和候选标题的列表，并确保它们都符合nltk要求的格式。