BLEU traduções
Vamos nos familiarizar com a métrica BLEU métrica.
Um pipeline baseado no modelo de tradução Helsinki-NLP espanhol-inglês e na métrica BLEU foi carregado para você, usando evaluate.load("bleu") da biblioteca evaluate.
Dadas as seguintes entradas e referências para avaliação:
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."]
]
Este exercício faz parte do curso
Introdução aos LLMs em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
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)