BLEU评分，这四个字母对于从事自然语言处理（NLP）特别是机器翻译和文本生成领域的朋友们来说，肯定不会陌生。它就像一只蓝色的鹦鹉，时而让你爱不释手，时而又让你恨得牙痒痒。
为什么这么说呢？因为它既是衡量机器翻译和文本生成质量的重要指标，也是一个饱受争议的指标。
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），中文译为“双语评估替补”，是一个用于评估机器翻译结果的自动评价指标。它通过比较机器翻译结果与人工翻译结果的n-gram（n元语法）重合度来计算评分。分数越高，说明机器翻译结果与人工翻译结果越相似，质量也就越高。
听起来是不是很简单？确实，BLEU的计算方法相对简单，容易实现，这使得它成为了许多机器翻译系统评价的标准。但简单并不意味着完美，BLEU也存在着一些明显的缺点：
- 只关注n-gram的重合度，忽略了语义的准确性。 BLEU只关注词语的组合，而没有考虑这些词语组合是否表达了正确的语义。例如，“The cat sat on the mat”和“The feline reclined upon the rug”意思相同，但BLEU评分可能很低，因为n-gram重合度低。
- 对短句惩罚过重。 BLEU评分会惩罚过短的翻译结果，即使这些短句是正确的。这对于一些简洁的翻译来说是不公平的。
- 无法区分不同的错误类型。 BLEU无法区分不同类型的错误，例如语法错误、语义错误等。所有错误都被同等对待，这使得BLEU评分不能全面反映翻译质量。
- 容易被“伪造”。 一些机器翻译系统可以“作弊”来提高BLEU评分，例如重复输出一些高频词语。
举个例子，假设参考译文是“The quick brown fox jumps over the lazy dog”。
一个机器翻译系统输出“The quick brown fox jumps over the lazy dog”，BLEU评分会很高。
另一个系统输出“The quick quick quick brown brown brown fox fox fox jumps jumps jumps over over over the the the lazy lazy lazy dog dog dog”，BLEU评分可能也很高，但显然这是个糟糕的翻译。
那么，我们该如何看待BLEU评分呢？
我认为，BLEU评分不能作为唯一的评价指标，而应该结合其他指标和人工评价来综合评估机器翻译和文本生成的质量。它可以作为快速评估的一个参考，但不能作为最终的结论。
在实际应用中，我们需要根据具体任务和需求选择合适的评价指标。例如，对于一些注重简洁性的任务，可以考虑使用更注重语义的指标，例如METEOR或ROUGE；对于一些需要更细致的错误分析的任务，可以结合人工评价来评估翻译质量。
总而言之，BLEU评分就像那只蓝鹦鹉，它有它的优点，也有它的缺点。我们应该学会如何利用它的优点，并避免它的缺点，才能更好地应用它来评估机器翻译和文本生成的质量。 不要盲目迷信BLEU评分，更重要的是要理解它背后的机制以及它的局限性，从而选择更合适的评价方法，最终目标是提升文本生成的质量，而不是追求一个漂亮的BLEU分数。 这才是我们真正应该关注的。
最后，我想再强调一点：技术的进步和发展从来不是一蹴而就的，BLEU评分的出现和改进也反映了自然语言处理领域对更精准、更全面的评价体系的不断追求。 未来，相信会有更多更优秀的评价指标出现，帮助我们更好地理解和评估文本生成技术。
