Score BLEU

Le score BLEU (abréviation de "Bilingual Evaluation Understudy") est une méthode d'évaluation des traductions automatiques de textes en langue naturelle. Introduite en 2002, elle est devenue l'une des mesures de la qualité des traductions automatiques les plus utilisées dans le domaine de l'informatique. Le BLEU consiste à comparer un texte traduit automatiquement à une traduction de référence et à calculer le pourcentage de mots communs entre les deux.

L'algorithme BLEU produit un score de précision, calculé en comptant le nombre de mots du texte traduit mécaniquement qui correspondent à la traduction de référence et en le divisant par le nombre total de mots du texte traduit mécaniquement. Un score BLEU élevé indique une meilleure qualité de traduction, tandis qu'un score plus faible signifie une qualité moindre. D'autres améliorations ont été apportées au système de notation afin de refléter plus précisément les différents types de traductions.

Le score BLEU est particulièrement important pour les tâches qui impliquent la traduction automatique, telles que le traitement du langage naturel et l'apprentissage des langues assisté par ordinateur. Ce score peut aider les chercheurs à comprendre les performances d'un algorithme et constituer un point de référence utile pour l'évaluation de nouveaux algorithmes de traduction automatique. Il est également couramment utilisé dans les concours tels que ceux organisés par l'Association for Machine Translation in the Americas et la Conference for Machine Translation.

Dans l'ensemble, le score BLEU est une méthode d'évaluation importante utilisée pour mesurer la performance des services de traduction automatique. Il s'agit d'un outil essentiel pour aider les chercheurs à mieux comprendre et à améliorer la précision et l'efficacité des traductions automatiques, ainsi que pour fournir une mesure d'évaluation objective pour les concours de programmation.