БЛЕУ резултат је широко коришћена метрика за процену перформанси модела машинског превођења. Мери сличност између машински генерисаног превода и једног или више референтних превода. У контексту прилагођеног модела превођења обученог са АутоМЛ Транслатион, БЛЕУ резултат може пружити вредан увид у квалитет и ефикасност резултата модела.
Да бисте разумели како се користи БЛЕУ резултат, важно је прво схватити основне концепте. БЛЕУ је скраћеница за Билингуал Евалуатион Ундерстуди, а развијена је као начин да се аутоматски процени квалитет машинских превода упоређујући их са референтним преводима које је направио човек. Оцена се креће од 0 до 1, при чему већи резултат указује на бољи превод.
АутоМЛ Транслатион је моћна алатка коју нуди Гоогле Цлоуд АИ платформа која омогућава корисницима да обуче прилагођене моделе превођења користећи сопствене податке. Када се модел обучи, може се користити за генерисање превода за нови унос текста. БЛЕУ резултат се затим може користити за процену квалитета ових превода.
Да би се израчунао БЛЕУ резултат, преводи генерисани моделом се упоређују са једним или више референтних превода. Поређење се заснива на н-грамима, који су узастопне секвенце од н речи. БЛЕУ резултат узима у обзир не само прецизност н-грама у преводу генерисаном моделом, већ и њихово присуство у референтним преводима. Ово помаже да се ухвати и адекватност и течност превода.
Хајде да то илуструјемо примером. Претпоставимо да имамо референтни превод: "Мачка седи на простирци." И модел генерише следећи превод: "Мачка седи на простирци." Ове реченице можемо разбити на н-граме:
Референца: ["Тхе", "цат", "ис", "ситтинг", "он", "тхе", "мат"] Модел: ["Тхе", "цат", "ситс", "он", "тхе", "мат"]
У овом случају, модел исправно преводи већину н-грама, али му недостаје глаголско време („је“ наспрам „седи“). БЛЕУ оцена би то одражавала тако што би преводу доделила нижу оцену.
БЛЕУ резултат се може израчунати коришћењем различитих метода, као што су модификована казна прецизности и краткоће. Модификована прецизност објашњава чињеницу да превод може да садржи вишеструко појављивање н-грама, док казна краткоће кажњава преводе који су знатно краћи од референтних превода.
Проценом БЛЕУ резултата прилагођеног модела превођења обученог са АутоМЛ Транслатион-ом, корисници могу да стекну увид у перформансе модела и идентификују области за побољшање. Они могу да упореде БЛЕУ резултате различитих модела или итерација како би пратили напредак и донели информисане одлуке о избору модела или фином подешавању.
БЛЕУ резултат је вредна метрика за процену перформанси прилагођених модела превођења обучених помоћу АутоМЛ Транслатион-а. Он пружа квантитативну меру квалитета машински генерисаних превода упоређујући их са референтним преводима. Анализом БЛЕУ резултата, корисници могу да процене ефикасност својих модела и донесу одлуке засноване на подацима како би побољшали квалитет превода.
Остала недавна питања и одговори у вези АутоМЛ Транслатион:
- Који су кораци укључени у креирање прилагођеног модела превођења помоћу АутоМЛ Транслатион-а?
- Како АутоМЛ Транслатион премошћује јаз између генеричких задатака превођења и нишних речника?
- Која је улога АутоМЛ Транслатион-а у креирању прилагођених модела превођења за одређене домене?
- Како прилагођени модели превођења могу бити корисни за специјализовану терминологију и концепте у машинском учењу и вештачкој интелигенцији?