BLEU traductions
Familiarisons-nous avec la BLEU métrique.
Un pipeline basé sur le modèle de traduction espagnol-anglais Helsinki-NLP et la métrique BLEU a été chargé pour vous, en utilisant evaluate.load("bleu") de la bibliothèque evaluate.
Les données et les références suivantes sont utilisées pour l'évaluation :
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."]
]
Cet exercice fait partie du cours
Introduction aux LLM en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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)