Pontuação BLEU

A pontuação BLEU (abreviação de "Bilingual Evaluation Understudy") é um método de avaliação para traduções automáticas de textos em linguagem natural. Ele foi introduzido em 2002 e, desde então, tornou-se uma das medidas de qualidade de tradução automática mais usadas no campo da ciência da computação. O BLEU funciona comparando um texto traduzido por máquina com uma tradução de referência e calculando a porcentagem de palavras comuns entre os dois.

O algoritmo BLEU produz uma pontuação de precisão, calculada contando o número de palavras no texto traduzido automaticamente que correspondem à tradução de referência e dividindo-o pelo número total de palavras no texto traduzido automaticamente. Pontuações mais altas de BLEU indicam uma melhor qualidade de tradução, enquanto pontuações mais baixas significam uma qualidade inferior. Desde então, foram feitos outros refinamentos no sistema de pontuação para refletir diferentes tipos de traduções com mais precisão.

A pontuação BLEU é particularmente importante para tarefas que envolvem tradução automática, como processamento de linguagem natural e aprendizado de linguagem auxiliado por computador. A pontuação pode ajudar os pesquisadores a entender o desempenho de um algoritmo e fornecer uma referência útil para a avaliação de novos algoritmos de tradução automática. Ela também é comumente usada em competições como as organizadas pela Association for Machine Translation in the Americas e pela Conference for Machine Translation.

Em geral, a pontuação BLEU é um importante método de avaliação usado para medir o desempenho dos serviços de tradução automática. É uma ferramenta vital para ajudar os pesquisadores a entender melhor e melhorar a precisão e a eficiência das traduções automáticas, além de fornecer uma métrica de avaliação objetiva para competições de programação.