# “你翻得还行，但我得看 BLEU 脸色！”——聊聊机器翻译的评分裁判：BLEU 分数

1. 开场白

在这个“AI 都能写情书”的时代，机器翻译早就不稀奇了。但问题是：翻译得好不好，谁说了算？

• 谷歌翻译说自己翻得不错？不行，太主观！
• 你说它翻得烂？也不行，你也不专业！

于是，咱们引入了一位 铁面无私、不偏不倚 的老裁判 —— BLEU 分数（Bilingual Evaluation Understudy）。

2. BLEU 分数是啥？

你可以把 BLEU 想成“翻译届的卷面得分”。它做的事很简单：

比对机器翻的句子和人类翻的句子，看像不像！

你翻得越像人类，分越高； 你胡说八道，离谱得很，分数自然就低了。

BLEU 分数一般在 0 到 1 之间（有时候也乘个 100 表示为百分制），越高越好。

• 0.9 是“神还原”
• 0.5 是“懂个大概”
• 0.1 就是“你这句是 AI 翻的吗？”

3. BLEU 分数怎么计算？

BLEU 分数的核心思路其实可以用一句话总结：

“多长多准是关键！”

我们配合一段 Python 代码（如下），来通俗解释 BLEU 分数的计算流程。

def bleu(pred_seq, label_seq, k):
    pred_tokens, label_tokens = pred_seq.split(' '), label_seq.split(' ')
    len_pred, len_label = len(pred_tokens), len(label_tokens)
    score = math.exp(min(0, 1 - len_label / len_pred))
    for n in range(1, k + 1):
        num_matches, label_subs = 0, collections.defaultdict(int)
        for i in range(len_label - n + 1):
            label_subs[' '.join(label_tokens[i: i + n])] += 1
        for i in range(len_pred - n + 1):
            if label_subs[' '.join(pred_tokens[i: i + n])] > 0:
                num_matches += 1
                label_subs[' '.join(pred_tokens[i: i + n])] -= 1
        score *= math.pow(num_matches / (len_pred - n + 1), math.pow(0.5, n))
    return score

步骤 1：分词（tokenize）

pred_tokens, label_tokens = pred_seq.split(' '), label_seq.split(' ')

机器翻译的句子是 pred_seq，标准答案是 label_seq，先按照空格分词，像切香肠一样切成一个个词。

就像你考试写作文，我们要一字一句对答案看看你对了几个词。

步骤 2：惩罚“废话太多”的机器（brevity penalty）

score = math.exp(min(0, 1 - len_label / len_pred))

这是个特别“毒舌”的机制。如果你机器翻译得太长、太啰嗦（也就是你写了很多“废话”），就会被扣分。

📌 举个例子： 标准答案是 6 个词，你写了 20 个，看着对了一些词，但废话太多？扣你分！

这个惩罚指数叫做 brevity penalty（简洁惩罚）。

步骤 3：查重词组匹配（n-gram）

for n in range(1, k + 1):

BLEU 会逐级检查你对答案的“相似度”——从单词（1-gram）到词组（2-gram、3-gram……），最多查到你指定的 k 阶（通常为4）。

你可以理解成：

• 看你是不是抄了关键词（1-gram）？
• 看你是不是抄了完整短语（2-gram）？
• 看你是不是直接照搬整句话（3-gram、4-gram）？

它就像一个监考老师，查你是不是原汁原味地“抄”了人类翻译。

步骤 4：算命中率 + 平均

score *= math.pow(num_matches / (len_pred - n + 1), math.pow(0.5, n))

对每一级的匹配，都算一个“命中率”，然后按照权重（常见是 0.5 的 n 次方）相乘求个总分。

⚠️ 注意：只要你某一级错得多，整体分数会迅速拉低，简直比高考还严格。

4. BLEU 的应用场景

BLEU 分数是机器翻译界的标配打分工具，但它也被广泛用于：

• 💬 对话系统：AI 说的回复是否符合人类语言风格；
• 📝 文本摘要：自动生成的摘要与标准摘要是否一致；
• 🖼️ 图像描述：生成的图片描述与参考描述是否吻合；
• 🧑‍💻 代码生成：AI 生成的代码和标准答案匹不匹配。

只要是 “自动生成文本 vs. 标准答案” 的场景，都能用它来客观评估效果。

5. 小结一下

• ✅ BLEU 是“比对翻译内容相似度”的打分机制；
• ✅ 它通过 n-gram 匹配 + 简洁惩罚来综合评估结果；
• ✅ 分数越高，说明机器翻得越像人！

BLEU 分数就像 AI 语言的“语文老师”：

• 它不看你有没有发挥创意，只看你抄没抄对；
• 它注重 短语匹配 而非语义；
• 它严格、冷酷、但很有用。

虽然不是完美的指标，但它简单、高效、可量化，是衡量机器翻译效果的老大哥！

如果你还没明白，放心！BLEU 这位老裁判会在你训练模型的时候，一路陪着你，疯狂打分，直到你翻出“神级水准”！