BLEU స్కోర్ అనేది యంత్ర అనువాద నమూనాల పనితీరును అంచనా వేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించే మెట్రిక్. ఇది యంత్రం రూపొందించిన అనువాదం మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సూచన అనువాదాల మధ్య సారూప్యతను కొలుస్తుంది. AutoML అనువాదంతో శిక్షణ పొందిన అనుకూల అనువాద నమూనా సందర్భంలో, BLEU స్కోర్ మోడల్ అవుట్పుట్ యొక్క నాణ్యత మరియు ప్రభావంపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది.
BLEU స్కోర్ ఎలా ఉపయోగించబడుతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి, ముందుగా అంతర్లీన భావనలను గ్రహించడం ముఖ్యం. BLEU అంటే ద్విభాషా మూల్యాంకనం అండర్స్టడీ, మరియు ఇది మానవ-సృష్టించిన సూచన అనువాదాలతో పోల్చడం ద్వారా యంత్ర అనువాదాల నాణ్యతను స్వయంచాలకంగా అంచనా వేయడానికి ఒక మార్గంగా అభివృద్ధి చేయబడింది. స్కోర్ 0 నుండి 1 వరకు ఉంటుంది, అధిక స్కోర్తో మెరుగైన అనువాదాన్ని సూచిస్తుంది.
AutoML అనువాదం అనేది Google Cloud AI ప్లాట్ఫారమ్ అందించే శక్తివంతమైన సాధనం, ఇది వినియోగదారులు వారి స్వంత డేటాను ఉపయోగించి అనుకూల అనువాద నమూనాలను శిక్షణనిచ్చేందుకు అనుమతిస్తుంది. మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, కొత్త ఇన్పుట్ టెక్స్ట్ కోసం అనువాదాలను రూపొందించడానికి దీనిని ఉపయోగించవచ్చు. ఈ అనువాదాల నాణ్యతను అంచనా వేయడానికి BLEU స్కోర్ని ఉపయోగించవచ్చు.
BLEU స్కోర్ను గణించడానికి, మోడల్ రూపొందించిన అనువాదాలు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ సూచన అనువాదాలతో పోల్చబడతాయి. పోలిక n-గ్రాములపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇవి n పదాల వరుసక్రమాలు. BLEU స్కోర్ మోడల్-సృష్టించిన అనువాదంలో n-గ్రాముల ఖచ్చితత్వాన్ని మాత్రమే కాకుండా, సూచన అనువాదాలలో వాటి ఉనికిని కూడా పరిగణనలోకి తీసుకుంటుంది. ఇది అనువాదాల సమర్ధత మరియు పటిమ రెండింటినీ సంగ్రహించడంలో సహాయపడుతుంది.
దీనిని ఒక ఉదాహరణతో ఉదహరిద్దాం. మనకు సూచన అనువాదం ఉందని అనుకుందాం: "పిల్లి చాప మీద కూర్చుని ఉంది." మరియు మోడల్ కింది అనువాదాన్ని రూపొందిస్తుంది: "పిల్లి చాప మీద కూర్చుంటుంది." మేము ఈ వాక్యాలను n-గ్రాములుగా విభజించవచ్చు:
సూచన: ["The", "cat", "is", "sitting", "on", "the", "mat"] మోడల్: ["The", "cat", "sits", "on", "ది", "మత్"]
ఈ సందర్భంలో, మోడల్ మెజారిటీ n-గ్రాములను సరిగ్గా అనువదిస్తుంది, అయితే ఇది క్రియ కాలాన్ని ("is" vs. "sits") మిస్ చేస్తుంది. అనువాదానికి తక్కువ స్కోర్ని కేటాయించడం ద్వారా BLEU స్కోర్ దీన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది.
BLEU స్కోర్ను సవరించిన ఖచ్చితత్వం మరియు క్లుప్తత పెనాల్టీ వంటి వివిధ పద్ధతులను ఉపయోగించి గణించవచ్చు. సవరించిన ఖచ్చితత్వం ఒక అనువాదం n-గ్రామ్ యొక్క బహుళ సంఘటనలను కలిగి ఉండగలదనే వాస్తవాన్ని సూచిస్తుంది, అయితే క్లుప్తత పెనాల్టీ సూచన అనువాదాల కంటే గణనీయంగా తక్కువగా ఉండే అనువాదాలను జరిమానాగా విధిస్తుంది.
AutoML అనువాదంతో శిక్షణ పొందిన అనుకూల అనువాద మోడల్ యొక్క BLEU స్కోర్ను మూల్యాంకనం చేయడం ద్వారా, వినియోగదారులు మోడల్ పనితీరుపై అంతర్దృష్టులను పొందవచ్చు మరియు మెరుగుదల కోసం ప్రాంతాలను గుర్తించవచ్చు. వారు ప్రోగ్రెస్ను ట్రాక్ చేయడానికి మరియు మోడల్ ఎంపిక లేదా ఫైన్-ట్యూనింగ్ గురించి సమాచారం తీసుకోవడానికి వివిధ మోడల్లు లేదా పునరావృతాల యొక్క BLEU స్కోర్లను పోల్చవచ్చు.
BLEU స్కోర్ అనేది AutoML అనువాదంతో శిక్షణ పొందిన అనుకూల అనువాద నమూనాల పనితీరును అంచనా వేయడానికి విలువైన మెట్రిక్. ఇది మెషీన్-ఉత్పత్తి అనువాదాల నాణ్యతను రిఫరెన్స్ అనువాదాలతో పోల్చడం ద్వారా పరిమాణాత్మక కొలతను అందిస్తుంది. BLEU స్కోర్ను విశ్లేషించడం ద్వారా, వినియోగదారులు తమ మోడల్ల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయవచ్చు మరియు అనువాద నాణ్యతను మెరుగుపరచడానికి డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు ఆటోఎంఎల్ అనువాదం:
- AutoML అనువాదంతో అనుకూల అనువాద నమూనాను రూపొందించడంలో ఏ దశలు ఉన్నాయి?
- AutoML అనువాదం జెనరిక్ ట్రాన్స్లేషన్ టాస్క్లు మరియు సముచిత పదజాలాల మధ్య అంతరాన్ని ఎలా తగ్గిస్తుంది?
- నిర్దిష్ట డొమైన్ల కోసం అనుకూల అనువాద నమూనాలను రూపొందించడంలో AutoML అనువాదం పాత్ర ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు AIలోని ప్రత్యేక పదజాలం మరియు భావనలకు అనుకూల అనువాద నమూనాలు ఎలా ప్రయోజనకరంగా ఉంటాయి?