机器翻译常用评价度量：BLEU, ROUGE, METEOR与ROUGE-L

BLEU，ROUGE，METEOR，ROUGE-浅述自然语言处理机器翻译常用评价度量
在自然语言处理（NLP）中，特别是在机器翻译领域，我们通常会用到一系列的评价度量来评估模型的性能。这些评价度量主要包括BLEU（Bilingual Evaluation Understudy），ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation），METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）和ROUGE-L。

1. BLEU
   BLEU，全称Bilingual Evaluation Understudy，是一种常用的机器翻译评价度量。BLEU的核心理念是统计机器翻译系统生成的翻译结果中与人工翻译结果匹配的n-gram（n元组）的数量，并以此作为评价标准。具体来说，BLEU分数是通过对1-gram（单字），2-gram（双字），3-gram（三字）等n-gram的精确度进行计算并求和，再经过特定计算得到的。然而，BLEU存在一个主要问题是它只看重翻译结果的局部匹配，而忽略了翻译结果的全局匹配。
2. ROUGE
   ROUGE，全称Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation，是另一种重要的机器翻译评价度量。ROUGE关注的是翻译结果的大纲或主要思想的匹配，而不仅仅是单词级别的匹配。因此，它能够更好地衡量翻译结果的全局匹配度。具体来说，ROUGE计算的是翻译结果中与人工翻译结果的重合词数所占的比例。和BLEU一样，ROUGE也支持计算1-gram到n-gram的精确度。
3. METEOR
   METEOR，全称Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering，是另一种有别于BLEU和ROUGE的评价度量。METEOR的主要特点是它明确考虑了翻译结果的词序，这是它与BLEU和ROUGE的一个主要区别。在计算分数时，METEOR会对翻译结果和参考译文的每个词进行比较，并考虑到它们的词序。此外，METEOR还引入了一个惩罚机制，对翻译结果中的非翻译词汇进行扣分，这使得它对于无关词汇的出现更为敏感。
4. ROUGE-L
   ROUGE-L，全称Longest Common Subsequence，是一种改进的ROUGE度量，它考虑了翻译结果和参考译文的词序信息。在计算ROUGE-L分数时，它会找到翻译结果和参考译文的最长公共子序列（LCSS），然后对这个子序列的长度进行归一化处理，得到最后的分数。由于考虑了词序信息，ROUGE-L在评估机器翻译系统的性能时通常比ROUGE更准确。
   总的来说，BLEU，ROUGE，METEOR和ROUGE-L各有其特点和优势。在实际应用中，我们通常会结合使用这些评价度量来更全面地评估机器翻译系统的性能。而随着深度学习和神经网络在NLP领域的不断发展，我们也需要不断探索新的评价方法来更好地衡量模型的性能。