BLEU

مقدمه

در دنیای هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، ترجمه ماشینی (Machine Translation) یکی از چالش‌برانگیزترین و در عین حال پرکاربردترین حوزه‌هاست. با پیشرفت الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری عمیق، کیفیت ترجمه‌های ماشینی به طور چشمگیری افزایش یافته است. اما چگونه می‌توان کیفیت این ترجمه‌ها را به طور عینی و قابل اندازه‌گیری ارزیابی کرد؟ پاسخ این سوال، استفاده از معیارهای ارزیابی خودکار است، و یکی از پرکاربردترین و شناخته‌شده‌ترین این معیارها، BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) است.

این مقاله، به بررسی جامع معیار BLEU، نحوه کارکرد آن، مزایا و معایب آن و همچنین کاربردهای آن در ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی می‌پردازد. هدف از این مقاله، ارائه یک درک عمیق از این معیار به خوانندگان مبتدی و علاقه‌مند به حوزه ترجمه ماشینی است.

تاریخچه و پیدایش BLEU

BLEU در سال ۱۹۹۶ توسط پیتر پاپین (Peter Papineni) و همکارانش در آزمایشگاه‌های IBM معرفی شد. این معیار در ابتدا برای ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی در مسابقات ارزیابی ترجمه ماشینی (Machine Translation Evaluation) طراحی شده بود. قبل از BLEU، ارزیابی ترجمه‌های ماشینی به طور عمده بر عهده مترجمان انسانی بود که فرایندی زمان‌بر، پرهزینه و تا حدودی ذهنی محسوب می‌شد. BLEU به عنوان یک معیار خودکار، امکان ارزیابی سریع، ارزان و نسبتاً عینی ترجمه‌ها را فراهم کرد.

نحوه کارکرد BLEU

BLEU بر اساس مقایسه متن ترجمه شده توسط ماشین (Candidate Translation) با یک یا چند متن مرجع (Reference Translation) که توسط مترجمان انسانی تهیه شده‌اند، کار می‌کند. این مقایسه بر اساس تعداد n-گرم‌های (n-grams) مشترک بین متن ترجمه شده و متن مرجع انجام می‌شود.

n-گرم به دنباله‌ای از n کلمه متوالی در یک متن گفته می‌شود. برای مثال، در جمله "The cat sat on the mat"، n-گرم‌های مختلف عبارتند از:

• ۱-گرم: The, cat, sat, on, the, mat
• ۲-گرم: The cat, cat sat, sat on, on the, the mat
• ۳-گرم: The cat sat, cat sat on, sat on the, on the mat

BLEU، تعداد n-گرم‌های مشترک بین متن ترجمه شده و متن مرجع را محاسبه کرده و سپس با استفاده از یک فرمول، یک امتیاز (Score) بین ۰ و ۱ به ترجمه می‌دهد. امتیاز ۱ نشان‌دهنده تطابق کامل با متن مرجع و امتیاز ۰ نشان‌دهنده عدم تطابق است.

Precision (دقت)

Precision در BLEU، نسبتی از n-گرم‌های موجود در متن ترجمه شده را نشان می‌دهد که در متن مرجع نیز وجود دارند. به عبارت دیگر، Precision نشان می‌دهد که چند درصد از کلمات و عبارات استفاده شده در ترجمه ماشینی، در ترجمه‌های انسانی نیز یافت می‌شوند.

فرمول Precision به صورت زیر است:

Precision = (تعداد n-گرم‌های مشترک) / (تعداد کل n-گرم‌ها در متن ترجمه شده)

Recall (بازخوانی)

Recall در BLEU، نسبتی از n-گرم‌های موجود در متن مرجع را نشان می‌دهد که در متن ترجمه شده نیز وجود دارند. به عبارت دیگر، Recall نشان می‌دهد که چند درصد از کلمات و عبارات موجود در ترجمه‌های انسانی، در ترجمه ماشینی نیز پوشش داده شده‌اند.

فرمول Recall به صورت زیر است:

Recall = (تعداد n-گرم‌های مشترک) / (تعداد کل n-گرم‌ها در متن مرجع)

Brevity Penalty (جریمه کوتاهی)

BLEU برای جلوگیری از تولید ترجمه‌های کوتاه و ناقص توسط ماشین، از یک عامل جریمه به نام Brevity Penalty استفاده می‌کند. این جریمه، ترجمه‌های کوتاه‌تر از طول متن مرجع را جریمه می‌کند.

فرمول Brevity Penalty به صورت زیر است:

Brevity Penalty = 1 اگر طول متن ترجمه شده >= طول متن مرجع Brevity Penalty = exp(1 - (طول متن مرجع / طول متن ترجمه شده)) اگر طول متن ترجمه شده < طول متن مرجع

فرمول نهایی BLEU

فرمول نهایی BLEU به صورت زیر است:

BLEU = BP * exp(Σ w_n log(p_n))

که در آن:

• BP: Brevity Penalty
• w_n: وزن n-گرم (معمولاً به صورت یکنواخت تقسیم می‌شود)
• p_n: Precision n-گرم

مزایا و معایب BLEU

مانند هر معیار ارزیابی دیگری، BLEU نیز دارای مزایا و معایب خاص خود است.

مزایا

• **سرعت و کارایی:** BLEU یک معیار خودکار است که می‌تواند به سرعت و به طور کارآمد کیفیت ترجمه‌های ماشینی را ارزیابی کند.
• **هزینه کم:** ارزیابی با استفاده از BLEU، هزینه کمتری نسبت به ارزیابی توسط مترجمان انسانی دارد.
• **قابلیت تکرارپذیری:** BLEU یک معیار عینی است که نتایج قابل تکراری را ارائه می‌دهد.
• **همبستگی با ارزیابی انسانی:** BLEU در بسیاری از موارد، همبستگی خوبی با ارزیابی‌های انجام شده توسط مترجمان انسانی دارد.
• **سادگی نسبی:** درک و پیاده‌سازی BLEU نسبتاً ساده است.

معایب

• **عدم توجه به معنا:** BLEU تنها بر اساس تطابق n-گرم‌ها کار می‌کند و به معنای جملات توجهی ندارد. این امر می‌تواند منجر به امتیازدهی نادرست به ترجمه‌هایی شود که از نظر معنایی صحیح هستند اما از نظر واژگانی با متن مرجع تفاوت دارند.
• **حساسیت به طول متن:** BLEU به طول متن ترجمه شده حساس است و ممکن است ترجمه‌های کوتاه‌تر را به طور نامناسب جریمه کند.
• **عدم توجه به ساختار جملات:** BLEU به ساختار جملات توجهی ندارد و ممکن است ترجمه‌هایی با ساختار جملات نادرست را امتیازدهی کند.
• **نیاز به متن مرجع:** BLEU برای ارزیابی نیاز به یک یا چند متن مرجع دارد. در مواردی که متن مرجع در دسترس نیست، استفاده از BLEU امکان‌پذیر نیست.
• **عدم توانایی در تشخیص خلاقیت:** BLEU نمی‌تواند ترجمه‌هایی را که از نظر خلاقیت و روانی بهتر هستند اما از نظر واژگانی با متن مرجع تفاوت دارند، به درستی ارزیابی کند.

کاربردهای BLEU

BLEU به طور گسترده در موارد زیر استفاده می‌شود:

• **ارزیابی سیستم‌های ترجمه ماشینی:** BLEU به عنوان یک معیار استاندارد برای ارزیابی کیفیت سیستم‌های ترجمه ماشینی استفاده می‌شود.
• **مقایسه سیستم‌های ترجمه ماشینی:** BLEU برای مقایسه عملکرد سیستم‌های ترجمه ماشینی مختلف استفاده می‌شود.
• **بهینه‌سازی سیستم‌های ترجمه ماشینی:** BLEU برای بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های ترجمه ماشینی و بهبود کیفیت ترجمه‌ها استفاده می‌شود.
• **تحقیق و توسعه در حوزه ترجمه ماشینی:** BLEU به عنوان یک ابزار تحقیقاتی برای بررسی و ارزیابی روش‌های جدید در حوزه ترجمه ماشینی استفاده می‌شود.
• **ارزیابی ترجمه خودکار متون تخصصی:** در حوزه‌هایی مانند مالی و حقوق که دقت ترجمه بسیار مهم است، BLEU می‌تواند به ارزیابی ترجمه خودکار متون تخصصی کمک کند.

جایگزین‌های BLEU

با وجود کاربردهای گسترده، BLEU دارای محدودیت‌هایی است که باعث شده است محققان به دنبال معیارهای ارزیابی جایگزین باشند. برخی از این جایگزین‌ها عبارتند از:

• **METEOR:** این معیار بر اساس تطابق کلمات و ریشه‌های کلمات (stemming) کار می‌کند و به معنای جملات توجه بیشتری دارد.
• **ROUGE:** این معیار به طور خاص برای ارزیابی خلاصه‌سازی خودکار متون طراحی شده است، اما می‌تواند برای ارزیابی ترجمه ماشینی نیز استفاده شود.
• **TER:** این معیار بر اساس تعداد ویرایش‌های لازم برای تبدیل ترجمه ماشینی به متن مرجع کار می‌کند.
• **BERTScore:** این معیار با استفاده از مدل زبانی BERT، شباهت معنایی بین ترجمه ماشینی و متن مرجع را ارزیابی می‌کند.
• **COMET:** این معیار با استفاده از یک مدل یادگیری عمیق، کیفیت ترجمه را بر اساس ارزیابی‌های انسانی پیش‌بینی می‌کند.

تحلیل فنی و استراتژی‌های مرتبط

برای بهبود امتیاز BLEU، می‌توان از استراتژی‌های مختلفی استفاده کرد. برخی از این استراتژی‌ها عبارتند از:

• **افزایش تنوع n-گرم‌ها:** استفاده از n-گرم‌های با طول‌های مختلف می‌تواند به افزایش دقت و Recall کمک کند.
• **استفاده از تکنیک‌های نرمال‌سازی متن:** نرمال‌سازی متن، مانند حذف علائم نگارشی و تبدیل حروف به حروف کوچک، می‌تواند به افزایش تطابق n-گرم‌ها کمک کند.
• **بهینه‌سازی Brevity Penalty:** تنظیم دقیق Brevity Penalty می‌تواند به جلوگیری از جریمه کردن ترجمه‌های کوتاه‌تر کمک کند.
• **استفاده از مدل‌های زبانی:** استفاده از مدل‌های زبانی برای تولید ترجمه‌های روان‌تر و طبیعی‌تر می‌تواند به بهبود امتیاز BLEU کمک کند.
• **بهره‌گیری از تحلیل حجم معاملات:** در ترجمه متون مالی، تحلیل حجم معاملات و اصطلاحات تخصصی مرتبط می‌تواند به بهبود دقت ترجمه و در نتیجه افزایش امتیاز BLEU کمک کند.

تحلیل حجم معاملات و تاثیر آن بر BLEU (در متون مالی)

در ترجمه متون مالی، درک دقیق اصطلاحات تخصصی و تحلیل حجم معاملات بسیار حیاتی است. عدم دقت در ترجمه این موارد می‌تواند منجر به اشتباهات فاجعه‌باری در تصمیم‌گیری‌های مالی شود. بنابراین، استفاده از یک سیستم ترجمه ماشینی که قادر به درک و ترجمه دقیق اصطلاحات مالی و تحلیل حجم معاملات باشد، بسیار مهم است.

برای بهبود امتیاز BLEU در ترجمه متون مالی، می‌توان از استراتژی‌های زیر استفاده کرد:

• **آموزش سیستم ترجمه ماشینی با داده‌های تخصصی مالی:** استفاده از مجموعه‌داده‌های بزرگ و تخصصی در حوزه مالی می‌تواند به سیستم ترجمه ماشینی کمک کند تا اصطلاحات و مفاهیم مالی را بهتر درک کند.
• **استفاده از واژه‌نامه‌های تخصصی مالی:** استفاده از واژه‌نامه‌های تخصصی مالی می‌تواند به سیستم ترجمه ماشینی کمک کند تا ترجمه‌های دقیق‌تری ارائه دهد.
• **تحلیل حجم معاملات و اصطلاحات مرتبط:** قبل از ترجمه، تحلیل حجم معاملات و اصطلاحات مرتبط می‌تواند به درک بهتر متن و ارائه ترجمه دقیق‌تر کمک کند.
• **استفاده از پست-ادیتینگ (Post-editing):** پس از ترجمه ماشینی، یک مترجم انسانی می‌تواند ترجمه را ویرایش و اصلاح کند تا از دقت و صحت آن اطمینان حاصل شود.

نتیجه‌گیری

BLEU یک معیار ارزیابی خودکار قدرتمند و پرکاربرد برای ارزیابی کیفیت ترجمه‌های ماشینی است. با وجود محدودیت‌هایی که دارد، BLEU همچنان به عنوان یک ابزار ارزشمند در حوزه ترجمه ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرد. با درک نحوه کارکرد BLEU و استفاده از استراتژی‌های مناسب، می‌توان کیفیت ترجمه‌های ماشینی را بهبود بخشید و امتیاز BLEU را افزایش داد. در نهایت، انتخاب بهترین معیار ارزیابی بستگی به نیازها و اهداف خاص هر پروژه دارد.

پلتفرم‌های معاملات آتی پیشنهادی

پلتفرم	ویژگی‌های آتی	ثبت‌نام
Binance Futures	اهرم تا ۱۲۵x، قراردادهای USDⓈ-M	همین حالا ثبت‌نام کنید
Bybit Futures	قراردادهای معکوس دائمی	شروع به معامله کنید
BingX Futures	معاملات کپی	به BingX بپیوندید
Bitget Futures	قراردادهای تضمین شده با USDT	حساب باز کنید
BitMEX	پلتفرم رمزارزها، اهرم تا ۱۰۰x	BitMEX

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام @strategybin عضو شوید برای اطلاعات بیشتر. بهترین پلتفرم‌های سودآور – همین حالا ثبت‌نام کنید.

در جامعه ما شرکت کنید

در کانال تلگرام @cryptofuturestrading عضو شوید برای تحلیل، سیگنال‌های رایگان و موارد بیشتر!