中文翻译质量的BLEU评估方法及corpus_bleu()函数的实际用例

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种常用的自动评估机器翻译质量的方法，它与人工评估具有一定的相关性。BLEU评估方法通过对翻译结果与参考译文之间的匹配程度进行计算，得出一个介于0和1之间的评估分数，分数越高表示机器翻译结果与人工参考译文越接近。

BLEU评估方法中的一个重要概念是n-gram模型。n-gram是文本中连续n个单词的序列。BLEU评估方法通过计算n-gram的匹配数目来评估翻译结果的质量。具体地说，BLEU首先计算翻译结果的n-gram的匹配数，然后将其除以翻译结果的总n-gram数目得到匹配率。为了考虑到翻译结果与参考译文的长度不同，BLEU方法引入了一个惩罚因子，惩罚较短的翻译结果。最后，BLEU将匹配率用几何平均数计算出来，作为翻译结果的质量评估分数。

在Python中，可以使用nltk库的corpus_bleu()函数来计算BLEU评估分数。corpus_bleu()函数的用法如下：

from nltk.translate.bleu_score import corpus_bleu

# 参考译文
references = [['这是', '一个', '测试'], ['这是', '另一个', '测试']]

# 翻译结果
hypotheses = [['这是', '一个', '测试'], ['这是', '第二', '次测试']]

# 计算BLEU评估分数
score = corpus_bleu(references, hypotheses)

上述例子中，references是参考译文的列表，每个参考译文都是一个由单词组成的序列。hypotheses是翻译结果的列表，每个翻译结果也是一个由单词组成的序列。corpus_bleu()函数会自动计算每个翻译结果与对应的参考译文之间的BLEU评估分数，然后求平均得到整个语料库的BLEU评估分数。

在上述例子中，references包含两个参考译文，hypotheses包含两个翻译结果。 个翻译结果与 个参考译文完全匹配，匹配率为1。第二个翻译结果只有部分匹配，匹配率为0.667。根据BLEU计算公式，求几何平均数后得到整个语料库的BLEU评估分数为0.770。

corpus_bleu()函数还有一些可选参数，例如weights和smoothing_function，可以根据具体需要进行设置。weights参数用于设置不同n-gram的权重，默认情况下所有n-gram的权重相等。smoothing_function参数用于设置平滑方法，以减小翻译结果中出现的未在参考译文中出现的n-gram的惩罚。这些参数的设置可以通过传递参数给corpus_bleu()函数来实现。