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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

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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)
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