BLEU Score क्या है? - Machine Learning में BLEU Score का उपयोग

BLEU Score in NLP

🧠 BLEU Score क्या है?

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) Score एक evaluation metric है, जिसका उपयोग Machine Translation और Natural Language Processing (NLP) में अनुवाद की quality को measure करने के लिए किया जाता है। यह score Automatic Machine Translation के output को Human Translation से compare करता है।

🔍 BLEU Score कैसे काम करता है?

BLEU Score एक n-gram precision based method है जो यह check करता है कि generated output कितनी बार reference translation से match करता है। Score की range होती है 0 से 1 के बीच:

1 का score = perfect match
0 का score = कोई match नहीं

🧮 BLEU Score की गणना (Calculation)

BLEU Score mainly दो components पर आधारित होता है:

n-gram Precision: Model द्वारा generate किए गए n-grams को reference से match करता है।
Brevity Penalty (BP): अगर output छोटा है तो उसे penalize किया जाता है।

📌 BLEU Score Formula:


        BLEU = BP × exp(∑(wₙ × log(pₙ)))

BP: Brevity Penalty
pₙ: n-gram precision
wₙ: weight for each n-gram

📈 BLEU Score का उपयोग (Applications)

🔤 Machine Translation
✂️ Text Summarization
🤖 Chatbots / Conversational AI
🖼️ Image Captioning

✅ BLEU Score के फायदे (Advantages)

Fast और automatic evaluation method है।
Human effort को कम करता है।
Large datasets के लिए efficient है।

❌ BLEU Score की सीमाएँ (Limitations)

Context और deep meaning को नहीं पकड़ता।
Synonyms और grammar variation को ignore करता है।
Small outputs के लिए unreliable हो सकता है।

🧾 निष्कर्ष (Conclusion)

BLEU Score NLP और Machine Translation में एक popular metric है जो output की quality को measure करने के लिए n-gram precision और brevity penalty का उपयोग करता है। हालांकि, semantic और contextual understanding की कमी के कारण इसे हमेशा human evaluation के साथ मिलाकर use करना चाहिए।