确认数据集和评估脚本是否匹配,确保BLEU评估脚本的输出文件与数据集中的参考文件一致。
确认是否存在模型翻译错误。可以人工检查一些翻译结果,看是否翻译准确,并查看评估脚本输出文件中的错误信息。
增加训练数据、调节网络参数、使用更好的预训练模型等方式可以提高BLEU得分。若不确定具体原因,可尝试以上方式进行调整,提高模型的性能。
代码示例:
以下是使用nltk库的BLEU计算示例:
from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
reference = [['this', 'is', 'a', 'test']]
candidate = ['this', 'is', 'a', 'test']
score = sentence_bleu(reference, candidate)
print(score)
其中,reference为参考句子组成的列表,candidate为待评估句子。输出结果为BLEU得分。如果有多个参考句子,考虑使用corpus_bleu方法。