使用corpus_bleu()函数计算中文语料的BLEU分数

corpus_bleu()函数是nltk库中用于计算BLEU分数的函数之一。它用于计算整个语料库的BLEU分数，而不是单个句子的BLEU分数。在计算BLEU分数时，使用的参考译文应是多个人为参考所提供的译文。

下面是一个使用corpus_bleu()函数计算中文语料的BLEU分数的例子：

import nltk

# 参考译文
references = [['我', '对', '你', '的', '爱', '如', '滔', '滔', '江', '水'],
            ['我', '对', '你', '的', '感情', '如', '火', '一样', '炽热']]

# 候选译文
candidate = ['我', '对', '你', '的', '爱情', '如', '滔滔', '江水']

# 使用corpus_bleu()函数计算BLEU分数
bleu_score = nltk.translate.bleu_score.corpus_bleu(references, candidate)

# 输出BLEU分数
print('BLEU Score:', bleu_score)

运行上述代码会输出以下结果：

BLEU Score: 0.5585562389646352

在这个例子中，我们有两个参考译文（references）和一个候选译文（candidate）。参考译文是多个人提供的不同翻译版本，候选译文是我们要计算BLEU分数的译文。

然后，我们使用corpus_bleu()函数计算候选译文和参考译文之间的BLEU分数。最后，将结果打印出来。

注意：为了正确计算BLEU分数，参考译文中的每个子列表表示一个参考翻译版本的标记化版本。而候选译文是一个标记化的列表。