Метрика BLEU для перевода
Познакомимся с метрикой BLEU.
Для вас уже загружен пайплайн на основе модели перевода с испанского на английский Helsinki-NLP, а также метрика BLEU с помощью evaluate.load("bleu") из библиотеки evaluate.
Даны следующие входные данные и эталонные переводы для оценки:
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."]
]
Это упражнение является частью курса
Введение в LLM на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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)