基于译文加权的BLEU改进方法.ppt

1、基于译文加权的BLEU改进方法,杨沐昀 哈尔滨工业大学 计算机学院 机器智能与翻译研究室 ,内容提要,引言 BLEU用于汉语译文性能的实证分析 基于线性回归的BLEU改进 实验与分析,一、引言,BLEU:机器翻译自动评价方法 基于N-gram精确率 2002年IBM提出 目前采用最广泛 忽略译文的个性信息 词性、连续正确译文长度 基于译文加权BLEU改进,二、BLEU方法及分析,二、BLEU方法及分析,1、传统的BLEU方法 基本n-gram精确率公式:,count clip（N-gram）是 匹配的N元短语数；count（N-gram）是译文中N元短语总数。,针对短译文的简短惩罚因子：,c为

2、译文的长度和；r为与每个译文长度最接近的参考译文的长度和,二、BLEU方法及分析,1、传统的BLEU方法 引入惩罚因子后，最终的BLEU计算公式如下所示： 其中Wn是n元短语的权重，这里通常取Wn =1/N；N是取得最大的n元短语的元数，这里通常取 N=4 。 这样的BLEU的得分是一个0-1之间的数，较高的得分表示译文质量越高。接近1的得分表示候选译文和参考译文就已经非常接近了。,二、BLEU方法及分析,2、BLEU方法用于汉语译文性能分析 数据： 某英语水平考试英汉翻译试题 1段英文、3个句子 1个标准译文+3个手工译文 152篇翻译，阅卷点正式评分 满分：12分,各分数段的文件数,二、B

3、LEU方法及分析,2、BLEU方法性能分析 各种匹配条件下BLEU-4得分与人工评价得分相关系数,二、BLEU方法及分析,2、BLEU方法性能分析 4个参考译文时与人工评价的相关性较好； 按字计算时与人工评价的相关性较好； 无论是按字匹配，按词匹配，按词性匹配，还是按词与词性同时匹配的， BLEU的相关性都仅在0.6-07之间,二、BLEU方法及分析,2、BLEU方法性能分析 平均对待任何译文不符合人工翻译评价的直觉 不区分译文的种类：实词、虚词、还是标点符号 一个正确的名词译文 vs 一个正确介词译文 不区分一个正确译文译出和连续多个正确译文 获得连续正确译文的难度要比获得一个正确译文的难度

4、要大 对于手工评价，连续正确译文给人重要的正面印象。,三、基于线性回归的BLEU方法改进,三、基于线性回归的BLEU方法改进,1、基于词类的译文权重 首先引入词性信息 考察不同词性的正确译文和人工翻译评价结果之间的关系 各种词性正确译文与人工评价的相关系数(Pearson),三、基于线性回归的BLEU方法改进,1、基于词类的译文权重 回归分析每种词性的权重: 引入权重前后BLEU-1得分和人工评分的相关性:,三、基于线性回归的BLEU方法改进,1、基于词类的译文权重 对词性加权后，各种情况与人工评价的相关性都相对于BLEU有了很大的提升 8种词性计算得分与人的评价得分的相关系数最高：0.77,

5、8种词性的各种组合一元BLEU得分与人工评价得分相关系数,三、基于线性回归的BLEU方法改进,2、N-gram译文分值的计算 将词性权重赋予不同长度的N-gram？ 在N1时， N-gram会发生2种情况： 词与词性完全匹配 不完全匹配：词匹配但词性未得到匹配 初步分析： 仅考虑词与词性完全匹配二元(bigram) 的实验,三、基于线性回归的BLEU方法改进,2、N-gram译文分值的计算,BLEU1元和2元是否加权的结果和人工评分的相关性比较,三、基于线性回归的BLEU方法改进,2、N-gram译文分值的计算 在计算N-gram权重应该对所匹配上的词乘以一个权值，考虑到可能由于词性标注误差而

6、造成的不完全匹配对，我们这里做一个近似的处理，将词形匹配而词性不匹配的词的权重乘以一个惩罚因子0.5。3元以及3元以上情况计算方法与此类似。 采用这种方法计算的N-gram得分和传统的BLEU得分与人工评价的相关性见下表：,三、基于线性回归的BLEU方法改进,2、N-gram译文分值的计算,增加词性权重进的N-gram得分vs传统BLEU得分,三、基于线性回归的BLEU方法改进,3、N-gram译文分值权重 对BLEU1BLEU4分值的权重再次回归分析； 根据回归纷纷的权重再计算BLEU-4： 加权N-gram得分和人工评分的相关系数：0.780 原始BLUE-4:0.620 （词和词性） 原始BLEU-4最高：0.68 （字）,四、实验结果与分析,四、实验结果与分析,基于词性和n-gram长度的BLEU方法性能分析 10重交叉交验结果 最高：0.934 最低：0.635 平均值：0.782,四、实验结果与分析,机器翻译自动评价性能实验 利用互联网上的机器翻译服务，获得12个不同翻译; 请同一翻译专家对这12系统译文进行评分; 并采用上文152篇数据得到的词性和N-gram的权重;