BLEU 算法详解：如何评价机器翻译效果？

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种常用的机器翻译质量评价算法，它通过比较机器翻译结果和参考翻译之间的相似程度来评价翻译效果。

具体算法流程如下：

对于每个句子，机器翻译系统会生成一个或多个翻译结果。
对于每个翻译结果，BLEU算法会计算它与参考翻译之间的相似程度。
BLEU算法会将所有翻译结果的相似程度加权求和，得到该系统的BLEU分数。

BLEU算法的核心思想是比较机器翻译结果和参考翻译的n-gram匹配程度。BLEU算法首先将机器翻译结果和参考翻译都转化为n-gram序列，然后计算它们之间的匹配程度。匹配程度的计算采用精确匹配和模糊匹配两种方式。精确匹配指的是n-gram序列完全一致，模糊匹配指的是n-gram序列中有些单词不一致，但是它们的词根或者词形相同。

BLEU算法将所有翻译结果的相似程度加权求和，得到该系统的BLEU分数。BLEU分数越高，机器翻译的质量越好。BLEU算法的优点是简单易用，能够快速评估翻译系统的质量。缺点是不能捕捉语义信息，因此在评估一些需要考虑语义的任务时，BLEU算法的效果并不理想。