用BLEU指标评估语言模型 第1张

虽然 BLEU 是为机器翻译评估而设计的，但其影响已扩展到整个自然语言处理领域：

尽管 BLEU 被广泛采用，但它也有研究人员必须考虑的有据可查的局限性：

BLEU 的局限性促进了补充性指标的发展，每种指标都能解决特定的缺陷：

随着神经机器翻译系统越来越多地生成人类质量的输出结果，BLEU 面临着新的挑战和机遇：

尽管 BLEU 有其局限性，但它仍然是机器翻译研究和开发的基础。它的简单性、可重复性以及与人类判断的相关性使其成为翻译评估的通用语言。虽然更新的度量标准解决了 BLEU 的特定弱点，但还没有一个能完全取代它。

BLEU 的故事反映了人工智能领域更广泛的模式：计算效率与细致评估之间的矛盾。随着语言技术的进步，我们的评估方法也必须同步发展。BLEU 的最大贡献可能最终会成为建立更复杂评估范式的基础。

随着机器人成为人类交流的中介，BLEU 等指标已不仅仅是一种研究行为，而是确保人工智能驱动的语言工具满足人类需求的保障。了解 BLEU 指标的所有优点和局限性，对于任何从事技术与语言结合工作的人来说都是不可或缺的。