Метрика BLEU

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) — это метрика, используемая для оценки качества машинного перевода путем сравнения автоматически сгенерированного перевода с одним или несколькими эталонными переводами. Данная метрика широко применяется в задачах обработки естественного языка (NLP), таких как машинный перевод, генерация текста, суммаризация текста и другие.

Принципы работы BLEU

BLEU оценивает качество перевода, сравнивая n-граммы (последовательности из n слов) в сгенерированном тексте с эталонными переводами. Основные компоненты BLEU включают:

• Точность (Precision): Это доля n-грамм в сгенерированном тексте, которые также присутствуют в эталонных переводах. Например, если в сгенерированном тексте "Она пьет молоко" и в эталонном переводе "Она пила молоко", слова "Она", "пьет" и "молоко" совпадают, что дает высокую точность.
• Обрезанная точность (Clipped Precision): Для предотвращения завышения точности из-за повторений слов, используется обрезанная точность. Например, если в сгенерированном тексте "Она Она Она ест вишню", а в эталонных переводах "Она ест вишню" и "Она ест фрукт", слово "Она" будет учитываться только один раз.
• Штраф за краткость (Brevity Penalty): Этот компонент вводится для учета длины сгенерированного текста. Если сгенерированный текст значительно короче эталонного, применяется штраф, чтобы избежать завышения оценки за счет краткости.

Пример расчета BLEU

Рассмотрим пример с эталонным предложением и двумя кандидатами:

Эталонное предложение:

Марсоход NASA Opportunity борется с огромной пылевой бурей на Марсе.

Кандидат 1:

Марсоход Opportunity борется с большой песчаной бурей на Марсе.

Кандидат 2:

Марсоход NASA борется с огромной бурей на Марсе.

Для вычисления BLEU необходимо рассчитать точность n-грамм и штраф за краткость:

Метрика	Кандидат 1	Кандидат 2
Точность 1-грамм (1gram)	8/11	9/11
Точность 2-грамм (2gram)	4/10	5/10
Точность 3-грамм (3gram)	2/9	2/9
Точность 4-грамм (4gram)	0/8	1/8
Штраф за краткость	0.83	0.83
BLEU-оценка	0.0	0.27

Как видно из таблицы, кандидат 2 получил более высокую BLEU-оценку благодаря наличию совпадений 4-грамм, что указывает на более высокое качество перевода.

Оценка качества машинного перевода: подсчет баллов BLEU

Оценка качества машинного перевода является важнейшим аспектом в оценке эффективности систем автоматического перевода. Одним из наиболее широко используемых методов для этой цели является подсчет баллов BLEU (Bilingual Evaluation Understudy). Этот метод сравнивает автоматически сгенерированный текст с эталонными переводами, позволяя оценить точность и соответствие между результатами машинного перевода и человеческим переводом.

Подсчет точности n-грамм

Подсчет баллов BLEU включает в себя определение точности n-граммов в сгенерированном тексте по сравнению с эталонными переводами. n-Грамма представляет собой последовательность из n слов, и точность рассчитывается как отношение количества совпадающих n-грамм к общему количеству n-грамм в сгенерированном тексте.

Например, если мы хотим оценить перевод фразы "Это мой друг" на английский язык ("This is my friend"), мы можем рассмотреть 1-граммы (одиночные слова), 2-граммы (пары слов) и 3-граммы (последовательности из трех слов). Точность для каждой из этих последовательностей будет рассчитываться отдельно.

n-Грамма	Сгенерированный Текст	Эталонный Перевод
1-грамма	Это, мой, друг	This, is, my, friend
2-грамма	Это мой, мой друг	This is, is my, my friend
3-грамма	Это мой друг	This is my friend

Обрезанная точность

Для предотвращения завышения оценки из-за повторений слов используется обрезанная точность (clipped precision). Обрезанная точность ограничивает количество совпадающих n-грамм до максимального количества встречающихся в эталонном переводе. Это предотвращает ситуацию, когда система получает высокую оценку за повторение одних и тех же слов или фраз.

Пример расчета обрезанной точности для 1-грамм:

• Сгенерированный текст: "Это мой друг"
• Эталонный перевод: "This is my friend"

Совпадающие 1-граммы:

• Это (1 раз)
• мой (1 раз)
• друг (1 раз)

Общее количество совпадающих 1-грамм в сгенерированном тексте: 3.

Общее количество уникальных 1-грамм в эталонном переводе: 4 ("This", "is", "my", "friend").

Обрезанная точность для 1-грамм:

Например, при переводе статьи Гражданского кодекса РФ на английский язык можно использовать метрику BLEU для оценки качества перевода:

Статья Гражданского кодекса РФ:

"Граждане имеют право на свободу передвижения и выбора места пребывания."

Автоматический перевод:

"Citizens have the right to freedom of movement and choice of residence."

Эталонный перевод:

"Citizens have the right to freedom of movement and choice of place of residence."

Расчет баллов BLEU позволит оценить качество автоматического перевода и определить необходимость корректировки или доработки.

<2>Штраф за краткость в оценке качества машинного перевода

Штраф за краткость является важнейшим компонентом в оценке качества машинного перевода. Этот механизм предназначен для предотвращения завышения оценки за счет краткости сгенерированного текста, обеспечивая более точную и реалистичную картину качества перевода.

Штраф за краткость (brevity penalty) применяется для того, чтобы не допустить ситуации, когда короткие фразы или предложения получают высокие баллы просто потому, что они короче эталонного перевода. Это особенно актуально в случаях, когда система машинного перевода генерирует очень краткие ответы или фрагменты текста, которые могут быть частично правильными, но не полными.

• c — длина сгенерированного текста,
• r — длина эталонного перевода.

Эта формула гарантирует, что если длина сгенерированного текста превышает длину эталонного перевода (c> r), то штраф равен 1 и не влияет на общую оценку. Если же длина сгенерированного текста меньше длины эталонного (c

Допустим, у нас есть следующий пример:

Сгенерированный Текст: "Граждане имеют право на свободу."
Эталонный Перевод: "Граждане имеют право на свободу передвижения и выбора места пребывания."

Длины этих фраз следующие:

• Сгенерированный текст: 6 слов
• Эталонный перевод: 13 слов

Расчет штрафа за краткость будет таким:

Таким образом, штраф за краткость составит примерно 0.47.

В России использование штрафа за краткость особенно актуально при переводе юридических документов или технической литературы, где точность и полнота перевода имеют решающее значение. Например, при переводе статей Гражданского кодекса РФ на английский язык важно не только передать смысл фразы, но и сохранить все детали и нюансы.

Статья Гражданского кодекса РФ: "Граждане имеют право на свободу передвижения и выбора места пребывания."
Автоматический перевод: "Citizens have the right to freedom of movement."
Эталонный перевод: "Citizens have the right to freedom of movement and choice of place of residence."

Без учета штрафа за краткость автоматический перевод мог бы получить высокую оценку из-за частичной правильности, но с учетом этого механизма он будет скорректирован в сторону более низкой оценки из-за своей краткости.

Штраф за краткость является важнейшим элементом в оценке качества машинного перевода, позволяющим более точно оценивать качество перевода с учетом длины сгенерированного текста по сравнению с эталонным переводом. Это особенно актуально в таких отраслях как бизнес, образование или культура в России, где точность и полнота перевода имеют решающее значение для соответствия нормативным актам РФ.

Применение метрики BLEU в различных задачах NLP

Метрика BLEU широко применяется в различных задачах обработки естественного языка (NLP), таких как машинный перевод, генерация текста, суммаризация текста и другие. Это связано с ее простотой в использовании и корреляцией с человеческими оценками качества.

Машинный перевод

Одной из ключевых областей применения является машинный перевод. В этом контексте метрика BLEU используется для оценки качества сгенерированных переводов по сравнению с эталонными переводами. Например, при переводе юридических документов или технической литературы точность и полнота перевода имеют решающее значение.

Пример: Перевод статьи Гражданского кодекса РФ на английский язык.

• Автоматический перевод: "Citizens have the right to freedom of movement."
• Эталонный перевод: "Citizens have the right to freedom of movement and choice of place of residence."

Без учета штрафа за краткость автоматический перевод мог бы получить высокую оценку из-за частичной правильности, но с учетом этого механизма он будет скорректирован в сторону более низкой оценки из-за своей краткости.

Генерация текста

Генерация текста — еще одна область применения метрики BLEU. При создании контента для веб-сайтов или социальных сетей важно не только передать основную информацию, но и сделать текст интересным и полным.

Пример: Генерация описания продукта для онлайн-магазина.

• Автоматически сгенерированное описание: "Этот ноутбук имеет мощный процессор и большую память."
• Эталонное описание: "Этот ноутбук оснащен мощным процессором Intel Core i7 и большой оперативной памятью в 16 ГБ, что делает его идеальным выбором для работы с ресурсоемкими приложениями."

В этом случае автоматически сгенерированное описание будет иметь низкую оценку из-за своей краткости и неполноты по сравнению с эталонным описанием.

Суммаризация текста

Суммаризация текста также широко использует метрику BLEU для оценки качества сокращенных версий документов или статей. Целью является сохранение ключевой информации при минимизации объема текста.

Пример: Суммаризация новостной статьи:

• Оригинальная статья: "Вчера в Москве прошел крупный форум по вопросам экологии...".
• Автоматически сгенерированная сумма: "Вчера в Москве прошел форум по экологии...".
• Эталонная сумма: "Вчера в Москве состоялся крупный форум по вопросам экологии...".

Автоматически сгенерированная сумма будет иметь низкую оценку из-за потери важных деталей по сравнению с эталонной суммой.

Другие задачи NLP

Метрика BLEU также используется в других задачах NLP, таких как диалоговые системы и машинное чтение. В диалоговых системах она помогает оценить качество ответов бота на пользовательские запросы, а в машинном чтении — качество извлечения ключевых фрагментов из больших объемов текста.

Пример: Диалоговая система поддержки клиентов.

• Пользовательский запрос: "Как заказать товар онлайн?"
• Ответ бота: "Заказать товар можно на нашем сайте."
• Эталонный ответ: "Заказать товар можно на нашем сайте, перейдя в раздел 'Корзина' и следуя инструкциям."

Ответ бота будет иметь низкую оценку из-за неполноты информации по сравнению с эталонным ответом.

Метрика BLEU является универсальным инструментом для оценки качества различных задач NLP. Ее простота и корреляция с человеческими оценками делают ее незаменимым компонентом при разработке систем машинного перевода, генерации текста, суммаризации и других задачах обработки естественного языка. В России использование этой метрики особенно актуально при переводе юридических документов или технической литературы, где точность и полнота перевода имеют решающее значение для соответствия нормативным актам РФ.

Ограничения и критика метрики BLEU

Хотя оценочная система BLEU имеет ряд преимуществ, она также имеет некоторые ограничения. Например, она не учитывает семантику и может быть неэффективна для языков без границ слов. Для улучшения репродуктивности и сравнимости результатов была разработана оценочная система SacreBLEU, которая решает проблемы токенизации.

Неучет Семантики

Одним из основных ограничений оценочной системы BLEU является то, что она не учитывает семантику. Это означает, что даже если два предложения имеют одинаковую лексическую структуру, но передают разные смыслы, они могут получить одинаковую оценку. Например:

Автоматически сгенерированное предложение: "Кот сидит на столе."

Эталонное предложение: "Собака лежит на диване."

Оба предложения могут получить высокую оценку по критериям BLEU из-за совпадения грамматической структуры и частотности слов, но они передают совершенно разные смыслы.

Неподходимость для языков без границ слов

Оценочная система BLEU была разработана в первую очередь для языков с четкими границами слов, таких как английский или русский. Однако для языков без явных границ слов (например, китайского или японского) эта система может быть неэффективной. В этих языках слова часто пишутся слитно без пробелов между ними, что затрудняет токенизацию — процесс разбиения текста на отдельные слова или токены.

Пример: Китайское предложение "我爱吃苹果" ("Я люблю есть яблоки") будет трактоваться как одно целое слово в оценочной системе BLEU, что приведет к неверной оценке качества перевода.

Решение проблем токенизации с SacreBLEU

Для решения проблем токенизации была разработана оценочная система SacreBLEU. Эта система обеспечивает более точную и репродуцируемую оценку качества перевода за счет использования стандартизированных методов токенизации и нормализации текста.

Пример: SacreBLEU может корректно токенизировать китайское предложение "我爱吃苹果" в отдельные слова ("我", "爱", "吃", "苹果"), что позволит получить более точную оценку качества перевода.

Другие ограничения

Кроме того, оценочная система BLEU имеет ряд других ограничений:

• Чувствительность к длине предложения: Оценочная система BLEU штрафует короткие предложения за краткость, что может привести к занижению оценок даже для качественных переводов.

  Пример: Автоматически сгенерированное предложение "Я люблю яблоки." может получить низкую оценку из-за своей краткости по сравнению с эталонным предложением "Я люблю есть яблоки."

• Неправильная оценка синтаксиса: Иногда синтаксически правильные предложения могут получить низкую оценку из-за несоответствия порядка слов в эталонном переводе.

  Пример: Автоматически сгенерированное предложение "Я люблю яблоки есть." может получить низкую оценку из-за неправильного порядка слов по сравнению с эталонным предложением "Я люблю есть яблоки."

• Отсутствие учета контекста: Оценочная система BLEU не учитывает контекст предложения в целом тексте, что может привести к неверной интерпретации качества перевода.

  Пример: В юридическом документе важен не только перевод отдельных предложений, но и общий контекст всего документа.

Оценочная система BLEU является мощным инструментом для оценки качества переводов в различных задачах обработки естественного языка (NLP). Однако она имеет ряд ограничений, таких как неучет семантики и неподходимость для языков без границ слов. Для решения этих проблем была разработана оценочная система SacreBLEU, которая обеспечивает более точную и репродуцируемую оценку качества перевода за счет стандартизированных методов токенизации и нормализации текста.

Следовательно, выбор правильной оценочной системы зависит от конкретной задачи NLP и языковых особенностей. Правильное применение этих инструментов может существенно улучшить качество переводов и других задач обработки естественного языка.

Варианты и расширения для улучшения оценочной системы BLEU

Оценочная система BLEU, несмотря на свои преимущества, имеет ряд ограничений. Чтобы преодолеть эти недостатки, были разработаны различные варианты и расширения, такие как SacreBLEU. Этот инструмент решает проблемы токенизации и обеспечивает более точную оценку качества перевода, что позволяет использовать его в более широком спектре задач обработки естественного языка (NLP).

SacreBLEU: Решение проблем токенизации

SacreBLEU — это улучшенная версия оценочной системы BLEU, которая решает проблемы токенизации. Токенизация — это процесс разбиения текста на отдельные слова или токены. В языках с четкими границами слов, таких как английский или русский, токенизация обычно не представляет сложностей. Однако в языках без явных границ слов (например, китайском или японском), где слова пишутся слитно без пробелов между ними, традиционная оценочная система BLEU может быть неэффективной.

Пример: Китайское предложение "我爱吃苹果" ("Я люблю есть яблоки") будет трактоваться как одно целое слово в традиционной оценочной системе BLEU. SacreBLEU же может корректно токенизировать это предложение в отдельные слова ("我", "爱", "吃", "苹果"), что позволит получить более точную оценку качества перевода.

Другие варианты и расширения

Кроме SacreBLEU, существуют другие варианты и расширения оценочной системы BLEU:

• METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering):

  METEOR — это метрика, которая учитывает не только точное совпадение слов, но также частичное совпадение и синтаксические структуры. Она более гибка по сравнению с BLEU и может лучше отражать качество перевода в контексте всего предложения.

  Пример: Автоматически сгенерированное предложение "Я люблю яблоки есть." может получить низкую оценку по критериям BLEU из-за неправильного порядка слов. METEOR же может дать более высокую оценку за то, что все необходимые слова присутствуют в предложении.

• ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation):

  ROUGE — это метрика, которая ориентирована на отзыв (recall) и подходит для оценки кратких текстов или заголовков. Она особенно полезна при работе с длинными документами или статьями.

  Пример: При сравнении двух заголовков новостей "Президент США посетил Москву." и "Президент США прибыл в Москву.", ROUGE может дать более высокую оценку за то, что оба заголовка передают основную информацию о событии.

• NIST (National Institute of Standards and Technology):

  NIST — это метрика, которая учитывает информативность перевода и его соответствие исходному тексту. Она часто используется при оценке качества машинного перевода в различных языковых парах.

  Пример: Автоматически сгенерированное предложение "Я люблю яблоки." может получить низкую оценку по критериям NIST из-за краткости и неполноты информации по сравнению с эталонным предложением "Я люблю есть яблоки."

Использование расширенных метрик имеет ряд преимуществ:

• Более Точная Оценка: Расширенные метрики могут давать более точную оценку качества перевода за счет учета различных аспектов языка, таких как синтаксис, семантика и контекст.
• Широкий Спектр Задач: Они позволяют использовать метрику в более широком спектре задач NLP, включая перевод юридических документов, технической литературы и других специализированных текстов.
• Репродуцируемость Результатов: Стандартизированные методы токенизации и нормализации текста обеспечивают репродуцируемость результатов, что важно для сравнения качества переводов между разными системами.

Оценочная система BLEU является мощным инструментом для оценки качества переводов в различных задачах NLP. Однако ее ограничения требуют использования расширенных метрик, таких как SacreBLEU, METEOR, ROUGE и NIST. Эти инструменты обеспечивают более точную и репродуцируемую оценку качества перевода за счет учета различных аспектов языка и стандартизированных методов токенизации и нормализации текста.

Применение метрики BLEU в практике

В практике оценочная система BLEU часто используется для оценки качества машинного перевода в различных приложениях, таких как перевод документов, сайтов и других текстовых материалов. Это позволяет оценить эффективность переводческих систем и улучшать их качество.

Оценка качества перевода документов

При переводе юридических документов точность имеет решающее значение. Например, при переводе Гражданского кодекса РФ на английский язык важно не только передать основную информацию, но также сохранить точность юридических терминов и концепций. Использование расширенных метрик позволяет оценить качество перевода с учетом всех этих аспектов.

Пример: Перевод статьи 1 Гражданского кодекса РФ ("Гражданский кодекс Российской Федерации") требует точности не только в передаче смысла, но также в сохранении юридической терминологии. Использование расширенных метрик позволяет оценить качество перевода с учетом всех этих аспектов.

Оценка качества перевода сайтов

При переводе сайтов важно учитывать не только точность перевода отдельных слов и фраз, но также контекст и синтаксис предложений. Расширенные метрики позволяют оценить качество перевода с учетом этих аспектов.

Пример: На сайте компании может быть предложение "Мы предлагаем широкий спектр услуг по переводу документов." Автоматически сгенерированное предложение "Мы предлагаем широкий спектр услуг по переводу документов." может получить низкую оценку по критериям BLEU из-за неправильного порядка слов. Расширенные метрики же могут дать более высокую оценку за то, что все необходимые слова присутствуют в предложении.

Оценка качества перевода технической литературы

При переводе технической литературы важно учитывать точность технических терминов и концепций. Расширенные метрики позволяют оценить качество перевода с учетом этих аспектов.

Пример: В техническом руководстве может быть предложение "Эта машина предназначена для обработки металла." Автоматически сгенерированное предложение "Эта машина предназначена для обработки металла." может получить низкую оценку по критериям BLEU из-за неправильного порядка слов. Расширенные метрики же могут дать более высокую оценку за то, что все необходимые слова присутствуют в предложении.

Лучшие мировые практики использования расширенных метрик включают в себя следующие подходы:

• Стандартизация: Использование стандартизированных методов токенизации и нормализации текста обеспечивает репродуцируемость результатов.
• Многоязычность: Использование расширенных метрик позволяет оценить качество перевода на различных языках, включая языки без явных границ слов.
• Контекстно-зависимые подходы: Учет контекста и синтаксиса предложений позволяет получить более точную оценку качества перевода.

Статистика использования расширенных метрик показывает следующие возможности:

Метрика	Возможности
SacreBLEU	Решение проблем токенизации, повышение точности оценки качества перевода
METEOR	Учет частичного совпадения слов и синтаксических структур, повышение точности оценки качества перевода
ROUGE	Ориентация на отзыв (recall), повышение точности оценки кратких текстов
NIST	Учет информативности перевода и его соответствия исходному тексту, повышение точности оценки качества перевода

Использование расширенных метрик является важным аспектом оценки качества машинного перевода в различных приложениях. Это позволяет получить более точную оценку качества перевода и улучшать его качество за счет учета различных аспектов языка. Правильное применение этих инструментов может существенно улучшить качество переводов и других задач обработки естественного языка.

Корреляция метрики BLEU с человеческими оценками

Метрика BLEU была разработана для того, чтобы она коррелировала с человеческими оценками качества перевода. Это означает, что более высокие значения BLEU должны соответствовать более высоким оценкам человеческими оценщиками. Эта взаимосвязь имеет решающее значение в практике машинного перевода, поскольку она позволяет автоматически оценивать качество перевода и улучшать его на основе объективных критериев.

Корреляция между метрикой BLEU и человеческими оценками основана на принципах точности и полноты перевода. Точность означает правильность передачи смысла и терминологии, а полнота — полное отражение содержания исходного текста в переводе. Метрика BLEU учитывает эти аспекты путем сравнения перевода с эталонными вариантами человеческого перевода.

Рассмотрим пример перевода статьи 1 Гражданского кодекса РФ ("Гражданский кодекс Российской Федерации") на английский язык:

Исходный текст: "Гражданский кодекс Российской Федерации"

Автоматический перевод: "Civil Code of the Russian Federation"

Эталонный перевод: "Civil Code of the Russian Federation"

В этом случае метрика BLEU будет высокой, поскольку автоматический перевод точно соответствует эталонному варианту. Однако если бы автоматический перевод был "Civil Code of Russia", то метрика BLEU была бы ниже из-за неточности в передаче названия страны.

Для иллюстрации взаимосвязи между метрикой BLEU и человеческими оценками можно рассмотреть следующую таблицу:

Перевод	Метрика BLEU	Человеческая Оценка
Civil Code of the Russian Federation	0.95	9/10
Civil Code of Russia	0.80	7/10
Russian Civil Code	0.70	6/10

В этой таблице видно, что более высокие значения метрики BLEU соответствуют более высоким человеческим оценкам качества перевода.

Использование расширенных метрик является важным аспектом оценки качества машинного перевода в различных приложениях. Это позволяет получить более точную оценку качества перевода и улучшать его качество за счет учета различных аспектов языка. Правильное применение этих инструментов может существенно улучшить качество переводов и других задач обработки естественного языка.

Использование метрики BLEU в исследованиях

Использование метрики BLEU в исследованиях по машинному переводу является фундаментальным аспектом оценки эффективности различных алгоритмов и систем перевода. Эта метрика позволяет исследователям сравнивать результаты различных методов и улучшать их эффективность, что имеет решающее значение для прогресса в области машинного перевода.

Сравнение результатов

Одним из ключевых преимуществ использования метрики BLEU в исследованиях является возможность сравнения результатов различных методов машинного перевода. Например, если исследователи разрабатывают два новых алгоритма перевода — "Алгоритм А" и "Алгоритм Б", они могут использовать метрику BLEU для оценки качества переводов, полученных этими алгоритмами. Это позволяет определить, какой из алгоритмов производит более точные и полные переводы.

Улучшение эффективности

Используя метрику BLEU, исследователи могут выявить сильные и слабые стороны каждого алгоритма и внести необходимые коррективы для улучшения эффективности. Например, если "Алгоритм А" показывает более высокие значения метрики BLEU при переводе юридических текстов, но хуже справляется с переводом художественной литературы, то можно сосредоточиться на улучшении обработки литературных текстов в этом алгоритме.

Для иллюстрации можно составить таблицу с результатами оценки качества перевода по метрике BLEU:

Алгоритм	Статья 1	Статья 2	Среднее значение
Алгоритм А	0.95	0.92	0.935
Алгоритм Б	0.80	0.85	0.825

Из этой таблицы видно, что "Алгоритм А" демонстрирует более высокое среднее значение метрики BLEU, что указывает на его большую эффективность при переводе юридических текстов.

Риски и ограничения

Несмотря на преимущества использования метрики BLEU в исследованиях, существуют определенные риски и ограничения:

• Ограниченная информативность: Метрика BLEU не всегда может точно отражать все аспекты качества перевода, особенно при работе с текстами сложной структуры или специфической терминологией.
• Зависимость от эталона: Качество оценки зависит от качества эталонных переводов, которые могут быть не идеальными или не репрезентативными для всех случаев использования.

Проблемы и недостатки метрики BLEU

Хотя SacreBLEU широко используется для оценки качества перевода, она также имеет ряд недостатков. Например, она не учитывает семантику и может быть неэффективна для языков без явных границ слов. Это приводит к необходимости разработки более совершенных метрик для оценки качества перевода.

Одним из основных недостатков SacreBLEU является то, что она основана на статистическом анализе совпадений между переведенным текстом и эталонным переводом. Однако это может не всегда точно отражать качество перевода, особенно когда речь идет о сложных или специфических текстах.

SacreBLEU не учитывает семантические аспекты перевода. Например, если переводчик использует синонимы или другие лингвистические варианты, которые сохраняют смысл исходного текста, но не совпадают с эталонным переводом буквально, SacreBLEU может оценить такой перевод как низкокачественный. Это особенно актуально при работе с юридическими или техническими текстами, где точность семантики имеет решающее значение.

Для языков без явных границ слов (например, китайского или японского) SacreBLEU может быть неэффективна из-за сложностей токенизации. В этих языках слова не разделены пробелами, что затрудняет правильное определение границ слов и соответственно снижает точность оценки качества перевода.

Реальные примеры

Рассмотрим реальный пример из области юридического перевода на русском языке:

Статья 1: "Гражданский кодекс Российской Федерации"

Автоматический перевод (Алгоритм А): "Гражданский кодекс России"

Автоматический перевод (Алгоритм Б): "Гражданский кодекс Российской Федерации"

Эталонный перевод: "Гражданский кодекс Российской Федерации"

В этом случае SacreBLEU будет учитывать только точное совпадение слов между переведенным текстом и эталонным переводом. Однако если мы посмотрим на смысл фразы "Гражданский кодекс России", то увидим, что она сохраняет семантику исходного текста, но не совпадает буквально с эталонным переводом.

Для иллюстрации этого процесса можно составить таблицу с результатами оценки качества перевода по SacreBLEU:

Алгоритм	Статья 1	Статья 2	Среднее значение
Алгоритм А	0.80	0.85	0.825
Алгоритм Б	0.95	0.92	0.935

Из этой таблицы видно, что "Алгоритм Б" демонстрирует более высокое среднее значение SacreBLEU, что указывает на его большую эффективность при буквальном совпадении с эталонным переводом.

Взаимосвязь с метрикой BLEU и другими метриками

Оценка качества перевода — это сложная задача, требующая использования различных метрик для получения полной картины. Метрика BLEU часто сравнивается с другими метриками оценки качества перевода, такими как ROUGE и METEOR. Это позволяет исследователям оценить эффективность различных метрик и выбирать наиболее подходящую для конкретной задачи.

ROUGE: Ориентация на отзыв

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) — это семейство метрик, ориентированных на отзыв (recall). Они рассчитываются на основе совпадений между переведенным текстом и эталонным переводом. ROUGE особенно полезна при оценке кратких текстов или заголовков, где точность отзыва имеет решающее значение.

Пример:

• Эталонный перевод: "Гражданский кодекс Российской Федерации"
• Автоматический перевод (Алгоритм А): "Гражданский кодекс России"
• Автоматический перевод (Алгоритм Б): "Гражданский кодекс Российской Федерации"

В этом случае ROUGE будет учитывать частичные совпадения слов между переведенным текстом и эталонным переводом. Например, если в переведенном тексте присутствуют слова "Гражданский" и "России", ROUGE будет считать это частичным совпадением.

METEOR: Учет частичного совпадения слов и синтаксических структур

METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering) — это метрика, которая учитывает не только точное совпадение слов, но также частичное совпадение и синтаксические структуры предложений. Это делает ее более гибкой и точной при оценке качества перевода сложных текстов.

Пример:

• Эталонный перевод: "Статья 1: Гражданский кодекс Российской Федерации"
• Автоматический перевод (Алгоритм А): "Статья 1: Гражданский кодекс России"
• Автоматический перевод (Алгоритм Б): "Статья 1: Гражданский кодекс Российской Федерации"

METEOR будет учитывать не только точное совпадение слов, но также синтаксическую структуру предложения. Например, если в переведенном тексте присутствуют слова "Статья 1" и "Гражданский кодекс", METEOR будет считать это частичным совпадением с учетом синтаксической структуры.

NIST: Учет информативности перевода и соответствия исходному тексту

NIST (National Institute of Standards and Technology) — это метрика, которая учитывает информативность перевода и его соответствие исходному тексту. Она рассчитывается на основе количества уникальных слов в переведенном тексте, которые также присутствуют в эталонном переводе.

Пример:

• Эталонный перевод: "Статья 1: Гражданский кодекс Российской Федерации"
• Автоматический перевод (Алгоритм А): "Статья 1: Гражданский кодекс России"
• Автоматический перевод (Алгоритм Б): "Статья 1: Гражданский кодекс Российской Федерации"

NIST будет учитывать количество уникальных слов в переведенном тексте, которые также присутствуют в эталонном переводе. Например, если в переведенном тексте присутствуют слова "Статья 1", "Гражданский" и "России", NIST будет считать это соответствием с учетом информативности.

Статистика использования новых вариантов оценки качества перевода показывает следующие возможности:

Метрика	Возможности
SacreBLEU	Решение проблем токенизации, повышение точности оценки качества перевода
ROUGE	Учет частичного совпадения слов и синтаксических структур, повышение точности оценки кратких текстов
METEOR	Учет частичного совпадения слов и синтаксических структур, повышение точности оценки сложных текстов
NIST	Учет информативности перевода и его соответствия исходному тексту, повышение точности оценки качества перевода

Использование новых вариантов оценки качества перевода является мощным инструментом для оценки эффективности различных алгоритмов и систем перевода. Правильное применение этих инструментов позволяет сравнивать результаты различных методов, выявлять их сильные и слабые стороны, а также вносить необходимые коррективы для улучшения эффективности. Однако важно учитывать ограничения этих инструментов и использовать их в сочетании с другими методами для получения наиболее точной оценки качества перевода.

В заключение отметим, что разработка и использование новых метрик для оценки качества перевода продолжает быть важнейшим направлением в области машинного перевода. Учет семантических аспектов и контекста предложений позволяет получить более точную и объективную оценку результатов машинного перевода. Это особенно актуально при работе с юридическими или техническими текстами, где точность семантики имеет решающее значение.