ПочатиПочніть безкоштовно

Переклади BLEU

Давайте познайомимося з метрикою BLEU.

Для вас завантажено конвеєр на основі іспансько-англійської моделі перекладу Helsinki-NLP і метрики BLEU, використовуючи evaluate.load("bleu") з бібліотеки evaluate.

Маючи такі вхідні дані та еталонні переклади для оцінювання:

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."]
     ]

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до LLM у Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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)
Редагувати та запускати код