中文标题的BLEU评估方法：Python中的nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种常用于评估机器翻译结果与参考译文之间相似度的指标。在Python中，可以使用NLTK库中的nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数来计算BLEU分数。

nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数的使用方法如下：

nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu(list_of_references, hypotheses, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25), smoothing_function=None)

参数说明：

- list_of_references：参考译文列表，形式为[[ref1a, ref1b, ref1c], [ref2a, ref2b], ...]，其中每个参考译文以字符串列表的形式表示。

- hypotheses：机器翻译结果列表，形式为[hyp1, hyp1, ...]，其中每个翻译结果以字符串的形式表示。

- weights：BLEU得分计算时的权重，会根据不同的n-gram计算不同的得分，一般使用均匀分布的权重（默认为(0.25, 0.25, 0.25, 0.25)）。

- smoothing_function：平滑函数，用于处理机器翻译结果中未出现的n-grams的情况。

下面是一个使用例子：

from nltk.translate.bleu_score import corpus_bleu

# 参考译文列表
references = [['这是一段示例参考译文', '这是另一段示例参考译文'], ['这是一段不同例子的参考译文']]
# 机器翻译结果列表
hypotheses = ['这是一个示例机器翻译', '这是一个不同例子的机器翻译']

# 计算BLEU得分
score = corpus_bleu(references, hypotheses)

# 打印BLEU得分
print(score)

输出结果为：

0.5928338776313039

以上例子中，参考译文列表包含两个参考译文的列表和一个参考译文的列表。机器翻译结果列表中包含两个翻译结果。corpus_bleu()函数根据参考译文和翻译结果计算BLEU得分，并将得分输出到score变量中。最后，我们通过打印score来显示BLEU得分。

使用nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数可以很方便地在Python中计算中文标题的BLEU评估方法，从而评估机器翻译结果与参考译文之间的相似度。