ציון BLEU הוא מדד בשימוש נרחב להערכת הביצועים של מודלים של תרגום מכונה. הוא מודד את הדמיון בין תרגום שנוצר על ידי מכונה לבין תרגום עזר אחד או יותר. בהקשר של מודל תרגום מותאם אישית שהוכשר עם AutoML Translation, ציון BLEU יכול לספק תובנות חשובות לגבי האיכות והיעילות של הפלט של המודל.
כדי להבין כיצד נעשה שימוש בציון BLEU, חשוב להבין תחילה את המושגים הבסיסיים. BLEU ראשי תיבות של Bilingual Evaluation Understudy, והוא פותח כדרך להעריך אוטומטית את האיכות של תרגומי מכונה על ידי השוואתם לתרגומי עיון שנוצרו על ידי אדם. הציון נע בין 0 ל-1, כאשר ציון גבוה יותר מעיד על תרגום טוב יותר.
AutoML Translation הוא כלי רב עוצמה המוצע על ידי Google Cloud AI Platform המאפשר למשתמשים לאמן מודלים של תרגום מותאמים אישית באמצעות הנתונים שלהם. לאחר הכשרה של המודל, ניתן להשתמש בו כדי ליצור תרגומים לטקסט קלט חדש. לאחר מכן ניתן להשתמש בציון ה-BLEU כדי להעריך את איכות התרגומים הללו.
כדי לחשב את ציון ה-BLEU, התרגום שנוצר על ידי המודל מושווה לתרגום ייחוס אחד או יותר. ההשוואה מבוססת על n-גרם, שהם רצפים רציפים של n מילים. ציון BLEU לוקח בחשבון לא רק את הדיוק של n-גרם בתרגום שנוצר על ידי המודל, אלא גם את נוכחותם בתרגומי ההתייחסות. זה עוזר ללכוד את התרגומים נאותים ושטף.
בואו נמחיש זאת באמצעות דוגמה. נניח שיש לנו תרגום עזר: "החתול יושב על המחצלת". והמודל מייצר את התרגום הבא: "החתול יושב על המחצלת". אנחנו יכולים לחלק את המשפטים האלה ל-n-גרם:
הפניה: ["ה", "חתול", "הוא", "יושב", "על", "ה", "מחצלת"] דגם: ["ה", "חתול", "יושב", "על", "ה", "מחצלת"]
במקרה זה, המודל מתרגם נכון את רוב ה-n-גרמים, אך הוא מפספס את זמן הפועל ("הוא" לעומת "יושב"). ציון BLEU ישקף זאת על ידי הקצאת ציון נמוך יותר לתרגום.
ניתן לחשב את ציון ה-BLEU באמצעות שיטות שונות, כגון עונש הדיוק והקיצור. הדיוק המתוקן מסביר את העובדה שתרגום יכול להכיל מופעים מרובים של n-גרם, בעוד שעונש הקיצור מעניש תרגומים קצרים משמעותית מתרגומי העזר.
על ידי הערכת ציון BLEU של מודל תרגום מותאם אישית שהוכשר עם AutoML Translation, משתמשים יכולים לקבל תובנות לגבי ביצועי המודל ולזהות אזורים לשיפור. הם יכולים להשוות את ציוני ה-BLEU של דגמים או איטרציות שונות כדי לעקוב אחר ההתקדמות ולקבל החלטות מושכלות לגבי בחירת דגם או כוונון עדין.
ציון BLEU הוא מדד חשוב להערכת הביצועים של מודלים של תרגום מותאמים אישית שהוכשרו עם AutoML Translation. הוא מספק מדד כמותי לאיכותם של תרגומים שנוצרו על ידי השוואתם לתרגומי עיון. על ידי ניתוח ציון BLEU, משתמשים יכולים להעריך את האפקטיביות של המודלים שלהם ולקבל החלטות מונעות נתונים כדי לשפר את איכות התרגום.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא תרגום AutoML:
- מהם השלבים הכרוכים ביצירת מודל תרגום מותאם אישית עם AutoML Translation?
- כיצד תרגום AutoML מגשר על הפער בין משימות תרגום כלליות ואוצר מילים נישה?
- מה התפקיד של תרגום AutoML ביצירת מודלים של תרגום מותאמים אישית עבור תחומים ספציפיים?
- כיצד מודלים של תרגום מותאמים אישית יכולים להועיל למינוחים ומושגים מיוחדים בלמידת מכונה ובינה מלאכותית?