BLEU（双语评估替补）指标在自然语言处理中广泛应用，特别是在机器翻译模型的评估中。与其他常用的准确率或F1分数不同，BLEU专门用于衡量生成文本的质量，尤其是像GPT-2这样的翻译模型。
想象一下，你在玩一个翻译游戏，需要把一句话从一种语言（比如英语）翻译成另一种语言（比如中文）。你尽力翻译好了这句话，然后另一位懂这两种语言的专家也翻译了一遍。现在，你想看看自己的翻译和专家的版本有多接近。
这时候，BLEU 就派上用场了。BLEU 就像一个打分表，把你的翻译和专家的翻译进行对比，并给你一个分数，表示你的翻译和专家的翻译有多相似。分数越高，说明你的翻译和专家的翻译越接近，意思就差不多！
电脑会通过比较两份翻译中的单词和短语来打分。它会检查这些词是不是一样的，顺序是不是对的。如果很多词都对上了，顺序也对了，BLEU 的分数就会高。如果不太对上，分数就会低一些。
所以，BLEU 是给翻译“打分”的一种方法，帮助我们看电脑对原句理解得有多好。它帮助研究人员改进电脑翻译，使它们尽可能准确！
BLEU通过一个数值分数来表示翻译的质量，与一个或多个参考翻译进行比较。例如，当我们有一个西班牙语句子并通过模型翻译成英语时，将生成的翻译与人工翻译对比可以发现一些常见错误，比如“tengo”直接翻译为“have”，虽然准确，但听起来不自然。BLEU可以帮助我们识别这些细节。
BLEU的工作原理是比较生成翻译和参考翻译中的n-gram。n-gram指的是句子中n个词的组合。从unigram（单个词）开始，我们可以看到生成翻译和参考翻译中哪些词是匹配的。例如，如果生成句子中的五个词中有四个词匹配参考翻译，则unigram精确度得分为4/5或0.8，通常更高的精确度表明翻译更好。
然而，unigram精确度也存在一些问题。例如，模型可能重复某个词，比如生成多个“六”（six），即使翻译毫无意义，也可能获得很高的精确度分数。为此，BLEU使用了修改后的精确度，对每个词的匹配次数进行上限限制，以参考翻译中该词的最大出现次数为准。在“六”这个例子中，如果参考翻译中该词只出现一次，那么修改后的精确度会降低分数。
unigram精确度的另一个限制是忽略了词序，而词序对于自然流畅的翻译至关重要。想象一下，若是Yoda来翻译句子，可能会出现“年六三十有我”这样的顺序。尽管单词正确，但听起来很奇怪。为了解决这个问题，BLEU通过多个n-gram的精确度平均值来考虑词汇和顺序。例如，4-gram分析可能找不到匹配的词序列，4-gram精确度得分为0。
在Hugging Face Datasets库中使用BLEU非常简单。通过输入模型的预测和参考翻译，load_metric()函数可以输出BLEU得分，通常以BLEU-4表示，反映所有四个n-gram精确度的平均值。
尽管BLEU具有计算简单且广泛使用的优点，便于模型的基准测试，但它在理解语义上存在不足，对非英语语言也较难处理。此外，BLEU假设参考翻译已被分词，这使得不同分词器的模型比较变得复杂。
在翻译任务中，SacreBLEU是BLEU的改进替代方案。SacreBLEU自动处理分词，简化了模型比较的过程。实际上，计算SacreBLEU与BLEU类似，只需提供句子列表而非分词单词，SacreBLEU在内部处理分词，为现代NLP应用提供了更强大的评估标准。