BLEU算法（例子和公式解释）

文章目录

• 1.前言
• 2.N-gram

• 2.1 1-gram
• 2.2 3-gram
• 2.3 N-gram总结

• 3. BLEU算法

• 3.1 召回率
• 3.2 BLEU公式
• 3.3 惩罚因子
• 3.4 BLEU最终公式

• 4.实例

• 4.1 句子间的BLEU
• 4.2 多个句子间的BLEU

1.前言

最近在利用transformer自动化生成弹幕。在transformer的实现中，用到了一个标准BLEU标准。这个标准全称为bilingual evaluation understudy。同时参考了一些文章的介绍：

• 机器翻译评测——BLEU算法详解

最后根据自己的理解解释一下这个算法的含义。

2.N-gram

BLEU测评标准，主要是利用了N-gram来对翻译译文和标准译文进行一个一个匹对。比如：

机器译文：It is a nice day today
人工译文：Today is a nice day

2.1 1-gram

如果用1-gram进行匹配的话，则可以得到：

这时候，机器译文可以匹配到5个词语，而它总词语数为6，所以匹配度为：$5/6$

2.2 3-gram

如果使用3-gram进行匹配：

可以看到，机器译文可以组成4个词组，而匹配上了2个词组，所以匹配度为：$2/4$

2.3 N-gram总结

n-gram匹配以此类推，一般使用1-gram，2-gram，3-gram和4-gram来衡量句子与句子之间的匹配度。1-gram的结果代表了文中有多少个词被单独翻译出来了，因此它反映的是这篇译文的忠实度；而当我们计算2-gram以上时，更多时候结果反映的是译文的流畅度，值越高文章的可读性就越好。

3. BLEU算法

3.1 召回率

上面的n-gram方法，只考虑了机器译文中的词语数，而没有同时考虑人工译文中出现的次数。举个例子：

机器译文：the the the the 
人工译文：The cat is standing on the ground

如果使用1-gram方法进行匹配，则得到100%的匹配度。这是因为“the”这个词语在人工译文中都出现了，但这个100%的匹配度显然是不准确的。因此BLEU算法修正了这个错误，改为考虑词语出现在译文中的最小次数：
$count_{k} = min(c_k,s_k)$
其中$k$表示在机器译文中的第$k$个词语，$c_k$则代表在机器译文中这个词语出现的次数，而$s_k$则代表在人工译文中这个词语出现的次数。最后可以得到修正后的匹配度：$1/4$

3.2 BLEU公式

首先定义几个数学符号：

• 人工译文表示为$s_j$，其中$j \in M$，$M$表示共有$M$个参考答案。
• 翻译译文表示$c_i$，其中$i \in E$，$E$表示共有$E$个翻译。
• N-gram表示$n$个单词长度的词组集合，令$k$表示第$k$个词组
• $h_k(c_i)$ 表示第$k$个词组在翻译译文$c_i$中出现的次数
• $h_k(s_{i,j})$ 表示第$k$个词组在标准答案$s_{i,j}$中出现的次数

最后可以得到计算每个n-gram的公式：
$P_n = \frac{\sum_{i}^{E} \sum_{k}^{K} min(h_k(c_i), min_{j \in M} h_k(s_{i,j}))}{\sum_{i}^{E} \sum_{k}^{K} min(h_k(c_i))}$

• 在分子中，$min_{j \in M} h_k(s_{i,j})$指的是第k个词组在$s_{i,j}$中的最小次数，也就是相当于找了最相似的候选句子。

3.3 惩罚因子

上面的算法已经足够可以有效的翻译评估了，然而N-gram的匹配度可能会随着句子长度的变短而变好，因此会存在这样一个问题：一个翻译引擎只翻译出了句子中部分句子且翻译的比较准确，那么它的匹配度依然会很高。为了避免这种评分的偏向性，BLEU在最后的评分结果中引入了长度惩罚因子(Brevity Penalty)。

$BP=\left\{ \begin{aligned} 1 ~~~~~~~~ if ~~l_c > l_s \\ e^{1-\frac{l_s}{l_c}} ~~~ if ~~l_c <= l_s \\ \end{aligned} \right.$

BP的计算公式如上。$l_c$代表表示机器翻译译文的长度，$l_s$表示参考答案的有效长度。当存在多个参考译文时，选取和翻译译文最接近的长度。当翻译译文长度大于参考译文的长度时，惩罚系数为$1$，意味着不惩罚，只有机器翻译译文长度小于参考答案才会计算惩罚因子。

3.4 BLEU最终公式

由于各N-gram统计量的精度随着阶数的升高而呈指数形式递减，所以为了平衡各阶统计量的作用，对其采用几何平均形式求平均值然后加权，再乘以长度惩罚因子，得到最后的评价公式：
$BLEU = BP \times exp(\sum_{n=1}^{N} W_n log(P_n))$
BLEU的原型系统采用的是均匀加权，即$W_n=1/N$

4.实例

4.1 句子间的BLEU

翻译译文：Going to play basketball this afternoon ?
人工译文：Going to play basketball in the afternoon ?

其中翻译译文gram长度为：7，人工译文长度为：8

• 1-gram计算：$P_1 = 6/7$
• 2-gram计算：$P_2 = 4/6$
• 3-gram计算：$P_3 = 2/5$
• 4-gram计算：$P_4 = 1/4$
• BP计算：$BP = exp(1-8/7)$

最后根据公式计算BLEU的值：
$BLEU = BP \times exp( (log(P_1) + log(P_2) + log(P_3) + log(P_4))/4) = 0.4238$

4.2 多个句子间的BLEU

翻译译文：
（1）Going to play basketball this afternoon ?
（2）Going to play basketball afternoon ?
人工译文：
（1）Going to play basketball in the afternoon ?
（2）Going to play basketball in the afternoon ?

上面的翻译译文有两个，其对应的人工译文也是有两个。

第一个翻译译文长度：7；第二个翻译译文长度：6
第一个人工译文长度：8；第二个人工译文长度：8

• 1-gram计算：$P_1 = \frac{6+6}{7+6} = \frac{12}{13}$
• 2-gram计算：$P_2 = \frac{4+4}{6+5} = \frac{8}{11}$
• 3-gram计算：$P_3 = \frac{2+2}{5+4} = \frac{4}{9}$
• 4-gram计算：$P_4 = \frac{1+1}{4+3} = \frac{2}{7}$
• BP计算：

最后根据公式计算BLEU的值：

$BLEU = BP \times exp( (log(P_1) + log(P_2) + log(P_3) + log(P_4))/4) = 0.4290$

总的来说，如果是评价一个语料集的BLEU，需要把所有的句子进行整体考虑，来计算BLEU，而不是把每个句子的BLEU求和平均。