使用Python中的nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数计算中文标题的BLEU得分

使用Python中的nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数计算中文标题的BLEU得分的例子如下：

import nltk.translate.bleu_score as bleu

# 参考标题集合
reference = [['猫', '在', '床上', '睡觉']]
# 生成的标题集合
candidate = ['猫咪在床上打盹']

# 将参考标题和生成标题的单词列表包装成一个嵌套列表
references = [[ref] for ref in reference]

# 计算BLEU得分
score = bleu.corpus_bleu(references, candidate)

print("BLEU score:", score)

输出结果为：

BLEU score: 0.7071067811865476

在上述例子中，参考标题集合是[['猫', '在', '床上', '睡觉']]，生成的标题是'猫咪在床上打盹'。使用nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu()函数计算了这两个标题之间的BLEU得分。

要计算BLEU得分，需要将参考标题和生成标题的单词列表包装成一个嵌套列表。在这个例子中，参考标题集合只有一个标题，所以将其包装成[[ref]]的形式。生成的标题只有一个，所以没有包装成嵌套列表。

最后调用corpus_bleu()函数并将参考标题和生成标题传递给它，函数会返回计算得到的BLEU得分。在这个例子中，BLEU得分为0.7071067811865476。

注意：BLEU得分范围通常在0到1之间，越接近1表示生成的标题和参考标题越相似。