机器翻译评价指标BLEU介绍_bleu指标

最近需要设计一个机器翻译相关的试验, 其中好多东西都不同, 先从基础的评价指标来吧. 本文翻译自Jason Brownlee的博客[1]. 可能会简化一部分内容, 如有需要请读者直接读原文.

0. 前言

BLEU (其全称为Bilingual Evaluation Understudy), 其意思是双语评估替补。所谓Understudy (替补)，意思是代替人进行翻译结果的评估。尽管这项指标是为翻译而发明的，但它可以用于评估一组自然语言处理任务生成的文本。

本教程中, 你将会学会使用Python中的NLTK库来对待评估的文本求BLEU得分. 在本教程结束之后, 你应该知道:

• 对BLEU的简单介绍以及其计算方式的直觉介绍.
• 如何使用Python中的NLTK库来计算BLEU值.
• 利用 待选文本(candidate text) 和 参考文本(reference text) 的差异来分析其对BLEU值的影响.

让我们开始吧~

1. 概述

本教程分为4个部分:

• ① BLEU
• ② 计算BLEU的得分
• ③ 累积和单独的BLEU分数 (Cumulative and Individual BLEU Scores)
• ④ 例子

2. Bilingual Evaluation Understudy: BLEU

在自然语言处理中的机器翻译任务中, BLEU非常常见, 它是用于评估模型生成的句子(candidate)和实际句子(reference)的差异的指标.
它的取值范围在0.0到1.0之间, 如果两个句子完美匹配(perfect match), 那么BLEU是1.0, 反之, 如果两个句子完美不匹配(perfect mismatch), 那么BLEU为0.0.
虽然这个指标不够完美, 但是它有5个非常引人注目的好处(compelling benefits):

• 计算代价小, 快.
• 容易理解.
• 与语言无关(这意味着你可以使用全世界任意的语言来测试).
• 与人类评价结果高度相关.
• 被学术界和工业界广泛采用.

BLEU值是2002年由IBM 科学家 Kishore Papineni在其论文[2]中提出的: “BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation“.

BLEU方法的实现是分别计算candidate句和reference句的N-grams模型[3], 然后统计其匹配的个数来计算得到的. 显然, 这种比较方法, 是与语序无关的.

论文对匹配的 N-grams 计数进行了修改，以确保它考虑到reference文本中单词的出现，而非奖励生成大量合理翻译单词的候选结果。本文将其称为修正的 N-grams 精度。

此外, 有一种改进版的通过normalize N-grams的改进版BLEU. 其目的是提升对多个句子组成的**块(block)**提升翻译效果.
在实践中得到完美的分数是不太可能的，因为翻译结果必须与reference句完全匹配。甚至人工翻译都不可能做到这一点。而且, 由于不同的数据集reference句的质量和数量不同, 所以跨数据集计算BLEU值可能带来一些麻烦.

对机器翻译来说, 我们可以使用BLEU得分来评价其它的语言生成任务, 比如:

• 语言生成.
• 图像标题生成.
• 文本总结.
• 语音识别.

及其它.

3. 计算BLEU得分

Python自然语言工具包库: NLTK, 提供了BLEU得分计算的实现, 所以如果你只是像译者一样使用的话, 可以先不去了解其内部的实现.

3.1 句子的BLEU值

NLTK提供了sentence_bleu()来评估一组candidate句和reference句的BLEU得分情况. 其中, 这两个句子都必须用一系列tokens表示:

注: 这个reference的形式有点像图像检索里面的图像gallery.

>>> from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
>>> reference = [['this', 'is', 'a', 'test'], ['this', 'is' 'test']]
>>> candidate = ['this', 'is', 'a', 'test']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate)
>>> print(score)
1.0
1
2
3
4
5
6

这个例子的结果为1.0, 因为candidate与reference的第1个句子perfect match了.

3.2 Corpus(语料库)的BLEU值

NLTK同样提供了corpus_bleu()函数, 它用于来对多个句子比如一个段落甚至一篇文章进行得分评价.

参考句必须由一系列documents组成, 每个document都应该由一系列references组成, 同样的, 每个句子都应该拆分为一个个token. 如下, 其实比上一部分多了一个维度.

可能上面的解释还是容易让人困惑, 下面是一篇文档的2个参考句的示例(我的理解: 比Sentence的都多加了一个维度):

# two references for one document
>>> from nltk.translate.bleu_score import corpus_bleu
>>> references = [[['this', 'is', 'a', 'test'], ['this', 'is' 'test']]]
>>> candidates = [['this', 'is', 'a', 'test']]
>>> score = corpus_bleu(references, candidates)
>>> print(score)

1.0
1
2
3
4
5
6
7
8

4. 累积BLEU和独立BLEU

在NLTK中, 其允许用户显式指定不同的N-grams的权重以便来计算BLEU的值. 这使得用户可以灵活的计算不同类型的BLEU值, 比如独立的BLEU或者累积的BLEU.

4.1 独立N-Gram得分

一个独立的N-gram得分是对gram是否按特定顺序排列的评估方式, 比如1-gram和2-gram (2-gram又成为bigram)[3]:

# 1-gram individual BLEU
>>> from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
>>> reference = [['this', 'is', 'small', 'test']]
>>> candidate = ['this', 'is', 'a', 'test']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(1, 0, 0, 0))
>>> print(score)

0.75

>>> candidate = ['this', 'test', 'is', 'a']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(1, 0, 0, 0))
>>> score
0.75

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

可以看到, 1-gram有3/4个词完全对应上, 所以得分为0.75, 那么如果我们试试把candidate的顺序打乱呢? 结果仍为0.75~

下面, 作者测试了1-4gram如下:

>>> from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
>>> reference = [['this', 'is', 'a', 'test']]
>>> candidate = ['this', 'is', 'a', 'test']
>>> print('Individual 1-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(1, 0, 0, 0)))
>>> print('Individual 2-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0, 1, 0, 0)))
>>> print('Individual 3-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0, 0, 1, 0)))
>>> print('Individual 4-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0, 0, 0, 1)))


Individual 1-gram: 1.000000
Individual 2-gram: 1.000000
Individual 3-gram: 1.000000
Individual 4-gram: 1.000000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

尽管我们可以计算独立的BLEU值, 但是这种方式不是常规使用的方式, 而且独立BLEU值的含义也比较有限. 因此, 下面我们引出累积BLEU值.

4.2 累积N-Gram得分

累积N-Gram得分指的是为各个gram对应的权重加权, 来计算得到一个加权几何平均(weighted geometric mean). 默认情况下, sentence_bleu()和corpus_bleu()都是计算累积的4-gram BLEU分数的, 也称之为BLEU-4.
BLEU-4的加权策略如下: 1/4 (25%) 或者 0.25 对 1-gram, 2-gram, 3-gram and 4-gram 的得分.

# 4-gram cumulative BLEU
>>> from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
>>> reference = [['this', 'is', 'small', 'test']]
>>> candidate = ['this', 'is', 'a', 'test']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate)
>>> score
1.0547686614863434e-154
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25))
>>> score
1.0547686614863434e-154
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10

下面, 我们分别计算从BLEU-1到BLEU-4的累积N-Gram得分:

>>> print('Cumulative 1-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(1, 0, 0, 0)))
Cumulative 1-gram: 0.750000
>>> print('Cumulative 2-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0.5, 0.5, 0, 0)))
Cumulative 2-gram: 0.500000
>>> print('Cumulative 3-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0.33, 0.33, 0.33, 0)))
Cumulative 3-gram: 0.000000
>>> print('Cumulative 4-gram: %f' % sentence_bleu(reference, candidate, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25)))
Cumulative 4-gram: 0.000000

1
2
3
4
5
6
7
8
9

通常情况下, 我们会统计BLEU1到BLEU4的累积值作为评估 文本生成系统(text generation system) 的效果.

5. 样例

本部分, 我们将对BLEU值的设计develop further intuition(通过一些例子), 以一个单句的例子为例:

the quick brown fox jumped over the lazy dog

首先, 让我们看看完美匹配的得分:

# prefect match
>>> from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
>>> reference = [['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']]
>>> candidate = ['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate)
>>> print(score)

1.0
1
2
3
4
5
6
7
8

接下来, 我们把quick同意替换为fast, 看看效果:

# one word different
...
>>> candidate = ['the', 'fast', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate)
>>> print(score)
 	
0.7506238537503395
1
2
3
4
5
6
7

接着在此基础上再改一个单词, 把lazy 改成 sleepy

# two words different
...
>>> candidate = ['the', 'fast', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'sleepy', 'dog']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate)
>>> print(score)
 	
0.4854917717073234
1
2
3
4
5
6
7

可以看到, BLEU值出现了下降, 因为match的对越来越少了. 现在, 我们可以试试这种形式: 将candidate句变短, 再跟reference进行比较

# 删除candidate句子最后两个单词, 即让candidate变短
...
>>> candidate = ['the', 'fast', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate)
>>> print(score)

0.7514772930752859
1
2
3
4
5
6
7

那么, 如果 将candidate句变长, 再跟reference进行比较呢?

...
>>> candidate = ['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog', 'from', 'space']
>>> score = sentence_bleu(reference, candidate)
>>> print(score)

0.7860753021519787
1
2
3
4
5
6

我们可以看到, 分数反而越来越高啦~, BLEU中的数学理论[2, 4]是相当简单的，我也鼓励你阅读这篇论文，并探索自己在电子表格中计算句子水平分数。

6. 总结

在本教程中, 你会了解到BLEU的使用和得到一些基本的intuition关于其设计思路, 通过学习, 如下3点你应该掌握:

• ① A gentle introduction to the BLEU score and an intuition for what is being calculated.
• ② How you can calculate BLEU scores in Python using the NLTK library for sentences and documents.
• ③ How to can use a suite of small examples to develop an intuition for how differences between a candidate and reference text impact the final BLEU score.

参考资料

[1] A Gentle Introduction to Calculating the BLEU Score for Text in Python
[2] BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation
[3] 蕉叉熵: N-grams说明
[4] BLEU 维基百科