Skor BLEU minangka metrik sing akeh digunakake kanggo ngevaluasi kinerja model terjemahan mesin. Iki ngukur persamaan antarane terjemahan sing digawe mesin lan siji utawa luwih terjemahan referensi. Ing konteks model terjemahan khusus sing dilatih nganggo AutoML Translation, skor BLEU bisa menehi wawasan sing penting babagan kualitas lan efektifitas output model kasebut.
Kanggo mangerteni carane skor BLEU digunakake, iku penting kanggo pisanan nangkep konsep ndasari. BLEU minangka singkatan saka Bilingual Evaluation Understudy, lan dikembangake minangka cara kanggo ngevaluasi kanthi otomatis kualitas terjemahan mesin kanthi mbandhingake karo terjemahan referensi sing digawe manungsa. Skor kisaran saka 0 nganti 1, kanthi skor sing luwih dhuwur nuduhake terjemahan sing luwih apik.
AutoML Translation minangka alat kuat sing ditawakake Google Cloud AI Platform sing ngidini pangguna nglatih model terjemahan khusus nggunakake data dhewe. Sawise model dilatih, bisa digunakake kanggo ngasilake terjemahan kanggo teks input anyar. Skor BLEU banjur bisa digunakake kanggo netepake kualitas terjemahan kasebut.
Kanggo ngetung skor BLEU, terjemahan sing digawe model dibandhingake karo siji utawa luwih terjemahan referensi. Perbandhingan adhedhasar n-gram, yaiku urut-urutane n tembung. Skor BLEU ora mung nggatekake presisi n-gram ing terjemahan sing digawe model nanging uga ana ing terjemahan referensi. Iki mbantu ngrebut kecukupan lan kelancaran terjemahan.
Ayo digambarake nganggo conto. Upaminipun kita duwe terjemahan referensi: "Kucing lungguh ing tikar." Lan model ngasilake terjemahan ing ngisor iki: "Kucing lenggah ing tikar." Kita bisa ngilangi ukara kasebut dadi n-gram:
Referensi: ["The", "cat", "is", "lungguh", "ing", "the", "mat"] Model: ["The", "cat", "lungguh", "on", "ing", "mat"]
Ing kasus iki, model bener nerjemahake mayoritas n-gram, nanging kantun kriyo tegang ("punika" vs "njagong"). Skor BLEU bakal nggambarake iki kanthi menehi skor sing luwih murah kanggo terjemahan kasebut.
Skor BLEU bisa diitung kanthi nggunakake macem-macem cara, kayata presisi sing diowahi lan paukuman singkat. Presisi sing diowahi nyathet kasunyatan manawa terjemahan bisa ngemot pirang-pirang kedadeyan saka n-gram, dene paukuman singkat ngukum terjemahan sing luwih cendhek tinimbang terjemahan referensi.
Kanthi ngevaluasi skor BLEU saka model terjemahan khusus sing dilatih nganggo Terjemahan AutoML, pangguna bisa ngerteni kinerja model kasebut lan ngenali area sing kudu ditingkatake. Dheweke bisa mbandhingake skor BLEU saka macem-macem model utawa iterasi kanggo nglacak kemajuan lan nggawe keputusan sing tepat babagan pilihan model utawa nyetel apik.
Skor BLEU minangka metrik sing penting kanggo ngevaluasi kinerja model terjemahan khusus sing dilatih nganggo Terjemahan AutoML. Iki menehi ukuran kuantitatif kualitas terjemahan sing digawe mesin kanthi mbandhingake karo terjemahan referensi. Kanthi nganalisa skor BLEU, pangguna bisa netepake efektifitas model lan nggawe keputusan adhedhasar data kanggo nambah kualitas terjemahan.
Pitakonan lan jawaban anyar liyane babagan Terjemahan AutoML:
- Apa langkah-langkah kanggo nggawe model terjemahan khusus nganggo Terjemahan AutoML?
- Kepiye AutoML Translation nyepetake jurang antarane tugas terjemahan umum lan kosakata khusus?
- Apa peran AutoML Translation ing nggawe model terjemahan khusus kanggo domain tartamtu?
- Kepiye model terjemahan khusus bisa migunani kanggo terminologi lan konsep khusus ing machine learning lan AI?