Flesch Reading Ease
O Flesch Reading Ease é uma fórmula de legibilidade que avalia o quão fácil é entender um texto. Desenvolvida por Rudolf Flesch na década de 1940, atribui uma p...
A pontuação BLEU é uma métrica amplamente utilizada para avaliar a qualidade de traduções geradas por máquina, comparando-as com referências humanas usando n-gramas, precisão e penalidade de brevidade.
A pontuação BLEU, ou Bilingual Evaluation Understudy, é uma métrica fundamental para avaliar a qualidade do texto produzido por sistemas de tradução automática. Desenvolvida pela IBM em 2001, foi uma métrica pioneira que demonstrou forte correlação com avaliações humanas da qualidade de tradução. A pontuação BLEU continua sendo uma referência no campo de processamento de linguagem natural (PLN) e é amplamente utilizada para avaliar sistemas de tradução automática.
Em sua essência, a pontuação BLEU mede a similaridade entre uma tradução gerada por máquina e uma ou mais traduções humanas de referência. Quanto mais próxima a tradução automática estiver da referência humana, maior será a pontuação BLEU, que varia de 0 a 1. Pontuações próximas de 1 sugerem maior similaridade, embora uma pontuação perfeita de 1 seja rara e possa indicar sobreajuste, o que não é ideal.
N-gramas são sequências contínuas de ‘n’ itens de um determinado texto ou amostra de fala, geralmente palavras. Na BLEU, os n-gramas são usados para comparar traduções automáticas com traduções de referência. Por exemplo, na frase “The cat is on the mat”, os n-gramas incluem:
A BLEU calcula a precisão usando esses n-gramas para avaliar a sobreposição entre a tradução candidata e as traduções de referência.
A BLEU define precisão como a proporção de n-gramas na tradução candidata que também aparecem nas traduções de referência. Para evitar a recompensa por repetição de n-gramas, a BLEU utiliza a “precisão modificada”, que limita a contagem de cada n-grama na tradução candidata à sua ocorrência máxima em qualquer tradução de referência.
A penalidade de brevidade é crucial na BLEU, penalizando traduções que são muito curtas. Traduções mais curtas podem alcançar alta precisão ao omitir partes incertas do texto. Essa penalidade é calculada com base na razão de comprimento entre as traduções candidata e de referência, garantindo que as traduções não sejam nem muito curtas nem muito longas em comparação à referência.
A BLEU agrega as pontuações de precisão em vários tamanhos de n-grama (normalmente até 4-gramas) usando uma média geométrica, equilibrando a necessidade de capturar tanto o contexto local quanto o mais amplo da tradução.
A pontuação BLEU é matematicamente representada como:
[ \text{BLEU} = \text{BP} \times \exp\left(\sum_{n=1}^{N} w_n \log(p_n)\right) ]
Onde:
A BLEU é usada principalmente para avaliar sistemas de tradução automática, fornecendo uma medida quantitativa para comparar diferentes sistemas e acompanhar melhorias. É particularmente valiosa em pesquisa e desenvolvimento para testar a eficácia de modelos de tradução.
Embora originalmente para tradução, a BLEU também se aplica a outras tarefas de PLN, como sumarização de textos e paráfrase, onde é desejável gerar textos semelhantes a uma referência humana.
A BLEU pode avaliar a qualidade das respostas geradas por modelos de IA em automação e chatbots, garantindo que as saídas sejam coerentes e contextualmente apropriadas em relação às respostas humanas.
Apesar de seu uso generalizado, a BLEU apresenta limitações:
A pontuação BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) é uma métrica usada para avaliar a qualidade de traduções geradas por máquina, comparando-as com uma ou mais traduções humanas de referência, utilizando sobreposição de n-gramas, precisão, penalidade de brevidade e média geométrica.
Os principais componentes incluem n-gramas, precisão modificada, penalidade de brevidade e a média geométrica das pontuações de precisão em diferentes tamanhos de n-grama.
A BLEU foca na similaridade de strings e não considera o significado semântico, é sensível ao número e qualidade das traduções de referência, pode apresentar pontuações altas enganosas para sistemas sobreajustados e não penaliza adequadamente a ordem incorreta das palavras.
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