BLEU（Bilingual Evaluation Understudy，双语评估研究）是一种广泛应用于自然语言处理领域，尤其是机器翻译任务中的自动化质量评估指标。其核心思想是通过比较机器生成的翻译与人工参考翻译之间的相似度来评估翻译质量。BLEU分数的范围通常在0到1之间，分数越高表示机器翻译结果与参考翻译越接近。
BLEU的计算方法基于n-gram匹配度，即计算候选翻译中与参考翻译中相同词组的匹配比例。具体来说，BLEU会考虑1-gram至4-gram（即连续的1个、2个、3个和4个词）的精确度，并通过加权平均这些精确度来计算最终得分。此外，BLEU还引入了简短性惩罚因子（brevity penalty），以避免过短的翻译导致的高分。
BLEU的优点包括计算快速、成本低廉、易于理解和应用，且与人类评估结果高度相关，因此被广泛用于机器翻译系统的性能评估。然而，BLEU也存在一些局限性，例如仅关注n-gram匹配而忽略语法、词汇或语境差异，依赖于参考翻译的质量和数量，以及无法全面反映语义和上下文的准确性。
BLEU是一种有效的自动评估工具，尤其适用于没有大量人工标注的情况，但在某些复杂场景下可能需要结合其他评估指标来更全面地评价翻译质量
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