BLEU Übersetzungen
Machen wir uns mit der BLEU Metrik.
Eine Pipeline, die auf dem Helsinki-NLP Spanisch-Englisch-Übersetzungsmodell und der BLEU Metrik basiert, wurde für dich geladen, wobei evaluate.load("bleu")
aus der evaluate
Bibliothek verwendet wird.
Gib die folgenden Inputs und Referenzen zur Bewertung an:
input_sentence_1 = "Hola, ¿cómo estás?"
reference_1 = [
["Hello, how are you?", "Hi, how are you?"]
]
input_sentences_2 = ["Hola, ¿cómo estás?", "Estoy genial, gracias."]
references_2 = [
["Hello, how are you?", "Hi, how are you?"],
["I'm great, thanks.", "I'm great, thank you."]
]
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in LLMs in Python
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-es-en")
# Translate the first input sentence then calucate the BLEU metric for translation quality
translated_output = ____
translated_sentence = translated_output[0]['translation_text']
print("Translated:", translated_sentence)
results = bleu.____(predictions=____, references=____)
print(results)