一、介绍

用于评估模型生成的句子和实际句子差异的指标，取值在[0,1]，匹配度高就距离1近，反之距离0近。这个指标计算代价小，容易理解，与语言无关，与人类评价结果高度相关。

BLEU主要基于n-gram匹配（连续的n个词）的精确率，并结合**短句惩罚（Brevity Penalty, BP）**来调整长度差异的影响。

公式：BP为惩罚系数

二、计算步骤

对于每个n-gram（如1-gram到4-gram）：

• 精确率：机器翻译中与参考翻译匹配的n-gram数量 / 机器翻译中总n-gram数量。
• 修正精确率：为避免重复n-gram的干扰，对每个n-gram的匹配次数取参考翻译中的最小上限。
  例如：若机器翻译中某个词出现3次，而参考翻译中最多出现2次，则匹配次数计为2。

若机器翻译长度c没有参考翻译长度r长，那么就惩罚：

 

最后带入公式。

三、示例代码

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
# prefect match，reference是target,candidate是预测输出的
reference = [['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']]
candidate = ['the', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumped', 'over', 'the', 'lazy', 'dog']
score = sentence_bleu(reference, candidate)
print(score)

输出1.0

如果是9个单词，4-gram，那么计算BLEU就是四分之一乘以一个词算的时候的准确率，然后两个词，三个词，四个词。就比如9个单词，有8个能对应上，那么公式就是：

从上到下分别是4gram，1-gram，2-gram：