{"id":4707,"date":"2025-03-19T11:15:02","date_gmt":"2025-03-19T10:15:02","guid":{"rendered":"https:\/\/livolink.com\/?p=4707"},"modified":"2025-04-23T11:15:49","modified_gmt":"2025-04-23T09:15:49","slug":"ter-i-bleu-co-te-metryki-mowia-nam-o-jakosci-tlumaczen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/ter-i-bleu-co-te-metryki-mowia-nam-o-jakosci-tlumaczen\/","title":{"rendered":"TER i BLEU \u2013 co te metryki m\u00f3wi\u0105 nam o jako\u015bci t\u0142umacze\u0144?"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>U\u017cywanie silnik\u00f3w komputerowych i sztucznej inteligencji do przek\u0142adu tekst\u00f3w nie zawsze daje dobre efekty. Czy istnieje spos\u00f3b, aby obiektywnie oceni\u0107 jako\u015b\u0107 przek\u0142adu generowanego przez systemy MT (t\u0142umaczenia maszynowego)? Mo\u017cna do tego wykorzysta\u0107 dwie metryki \u2013 TER i BLEU. Dowiedz si\u0119, co i w jakiej formie powiedz\u0105 ci one o jako\u015bci t\u0142umaczenia maszynowego.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Czym jest TER?<\/h2>\n\n\n\n<p>TER (ang. <em>Translation Edit Rate<\/em>) to jedna z metryk stosowanych do oceny jako\u015bci t\u0142umacze\u0144 maszynowych. Sprawdza ona, ile poprawek (edycji) nale\u017cy dokona\u0107 w przet\u0142umaczonym tek\u015bcie, aby przek\u0142ad sta\u0142 si\u0119 wersj\u0105 referencyjn\u0105 \u2013 wzorcow\u0105.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>TER wyra\u017cany jest m.in. w procentach. Okre\u015bla stopie\u0144 zmiany segmentu wej\u015bciowego (t\u0142umaczenia maszynowego) w stosunku do wynikowego (referencyjnego). Zmiany te to operacje edycyjne obejmuj\u0105ce m.in.:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>wstawienie brakuj\u0105cych s\u0142\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li>usuni\u0119cie zb\u0119dnych wyraz\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li>zamian\u0119 niepoprawnych s\u0142\u00f3w na w\u0142a\u015bciwe,<\/li>\n\n\n\n<li>przesuwanie ci\u0105g\u00f3w s\u0142\u00f3w.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Je\u015bli algorytm TER wskazuje warto\u015b\u0107 25%, oznacza to, \u017ce aby doprowadzi\u0107 t\u0142umaczenie maszynowe do idealnego stanu, trzeba edytowa\u0107 \u00bc tekstu przet\u0142umaczonego przez silnik komputerowy.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O czym m\u00f3wi wska\u017anik TER?<\/h2>\n\n\n\n<p>Wska\u017anik TER dostarcza informacji przydatnych w procesie t\u0142umaczenia i weryfikacji tekst\u00f3w przet\u0142umaczonych przez MT. Dzi\u0119ki tej metryce:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>dowiesz si\u0119, ile pracy wymaga tekst przet\u0142umaczony maszynowo <\/strong>\u2013 im wy\u017cszy wska\u017anik TER, tym wi\u0119cej czasu trzeba po\u015bwi\u0119ci\u0107 na poprawienie t\u0142umaczenia,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ocenisz efektywno\u015b\u0107 dzia\u0142ania danego silnika MT<\/strong> (oprogramowania, narz\u0119dzia, kt\u00f3re wykorzystujesz podczas pracy) \u2013 przeanalizujesz, w jakim stopniu dany silnik faktycznie u\u0142atwia ci przek\u0142ad tekst\u00f3w,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>por\u00f3wnasz r\u00f3\u017cne silniki MT<\/strong> \u2013 wska\u017anik TER umo\u017cliwia obiektywne por\u00f3wnanie r\u00f3\u017cnych narz\u0119dzi do t\u0142umaczenia maszynowego i wyb\u00f3r tego, kt\u00f3re sprawdza si\u0119 najlepiej w konkretnych typach tekst\u00f3w.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ograniczenia metryki TER<\/h3>\n\n\n\n<p>Warto jednak pami\u0119ta\u0107, \u017ce wska\u017anik TER ma swoje ograniczenia, kt\u00f3re mog\u0105 zafa\u0142szowa\u0107 wynik analizy t\u0142umaczenia maszynowego. <strong>Nie uwzgl\u0119dnia on na przyk\u0142ad semantyki tekstu<\/strong> \u2013 skupia si\u0119 wy\u0142\u0105cznie na mechanicznych zmianach, jakie trzeba wprowadzi\u0107 w t\u0142umaczeniu. Z tego powodu u\u017cywanie go ma sens tylko w po\u0142\u0105czeniu z innymi metrykami \u2013 np. z BLEU. Dzi\u0119ki temu mo\u017cliwe jest lepsze i trafniejsze ocenienie t\u0142umaczenia maszynowego w odniesieniu do tekstu referencyjnego.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Na czym polega BLEU?<\/h2>\n\n\n\n<p>BLEU (ang. <em>Bilingual Evaluation Understudy<\/em>) to kolejna metryka s\u0142u\u017c\u0105ca do oceny jako\u015bci t\u0142umacze\u0144 maszynowych. Analizuje ona podobie\u0144stwo mi\u0119dzy t\u0142umaczeniem maszynowym a jednym lub kilkoma t\u0142umaczeniami referencyjnymi (wzorcowymi).<\/p>\n\n\n\n<p>Zadaniem tej metryki jest analiza n-gram\u00f3w. S\u0105 nimi sekwencje s\u0105siaduj\u0105cych ze sob\u0105 s\u0142\u00f3w. BLEU por\u00f3wnuje ich wyst\u0119powanie w tek\u015bcie przet\u0142umaczonym maszynowo i wzorcowym. Warto\u015b\u0107 tego wska\u017anika jest wyra\u017cana na skali od 0 do 1, gdzie 1 oznacza idealne t\u0142umaczenie identyczne z tekstem referencyjnym.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">O czym informuje wska\u017anik BLEU?<\/h2>\n\n\n\n<p>Wska\u017anik BLEU dostarcza cennych informacji o jako\u015bci t\u0142umaczenia, a te s\u0105 potrzebne zw\u0142aszcza t\u0142umaczom zajmuj\u0105cym si\u0119 postedycj\u0105 przek\u0142adu maszynowego. Metryka ta:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>okre\u015bla podobie\u0144stwo leksykalne <\/strong>\u2013 wskazuje, w jakim stopniu t\u0142umaczenie maszynowe u\u017cywa tych samych s\u0142\u00f3w i fraz co tekst referencyjny. Wysoka warto\u015b\u0107 BLEU sugeruje, \u017ce maszyna trafnie dobra\u0142a terminologi\u0119,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>ocenia p\u0142ynno\u015b\u0107 tekstu<\/strong> \u2013 dzi\u0119ki analizie d\u0142u\u017cszych n-gram\u00f3w BLEU po\u015brednio ocenia, czy t\u0142umaczenie maszynowe zachowuje naturalny, charakterystyczny dla j\u0119zyka docelowego tok wypowiedzi,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>pozwala na por\u00f3wnanie r\u00f3\u017cnych system\u00f3w t\u0142umaczeniowych<\/strong> \u2013 podobnie jak TER, wska\u017anik BLEU umo\u017cliwia obiektywne por\u00f3wnanie r\u00f3\u017cnych narz\u0119dzi do t\u0142umaczenia maszynowego. Na przyk\u0142ad je\u015bli silnik komputerowy \u201eA\u201d przek\u0142adaj\u0105c tekst medyczny, uzyskuje BLEU na poziomie 0,42, a silnik \u201eB\u201d \u2013 0,37, to oznacza, \u017ce przek\u0142ad \u201eA\u201d jest bardziej zbli\u017cony do wzorca i prawdopodobnie jest lepszej jako\u015bci.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Czy metryka BLEU ma ograniczenia?<\/h2>\n\n\n\n<p>Metryka BLEU, tak jak TER, ma swoje ograniczenia i nie jest doskona\u0142a.<strong> Podczas analizy tekstu nie uwzgl\u0119dnia np. synonim\u00f3w.<\/strong> Je\u015bli w t\u0142umaczeniu maszynowym pojawi si\u0119 synonim s\u0142owa u\u017cytego w tek\u015bcie referencyjnym, BLEU mo\u017ce go zakwalifikowa\u0107 jako b\u0142\u0105d. Z tego powodu wraz z analiz\u0105 n-gram\u00f3w r\u00f3wnocze\u015bnie stosuje si\u0119 inne metryki \u2013 np. TER, a tak\u017ce METEOR. Ten ostatni algorytm w przeciwie\u0144stwie do BLEU jest \u201ewra\u017cliwy\u201d na synonimy \u2013 rozpoznaje je.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Dlaczego TER i BLEU s\u0105 wa\u017cne w ocenie przek\u0142adu?<\/h2>\n\n\n\n<p>TER i BLEU to dwie metryki, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 dobrze oceni\u0107 jako\u015b\u0107 t\u0142umaczenia maszynowego, je\u015bli s\u0105 stosowane razem. TER umo\u017cliwia ocen\u0119 tego, ile pracy b\u0119dzie musia\u0142 w\u0142o\u017cy\u0107 t\u0142umacz w popraw\u0119 przek\u0142adu tekstu wykonanego przez silnik komputerowy. Z kolei BLEU ocenia podobie\u0144stwo t\u0142umaczenia do wzorca. Zestawienie tych dw\u00f3ch wska\u017anik\u00f3w pozwala na obiektywniejsz\u0105 i wielowymiarow\u0105 ocen\u0119 jako\u015bci przek\u0142adu.<\/p>\n\n\n\n<p>Dla t\u0142umaczy i biur t\u0142umacze\u0144 metryki te maj\u0105 du\u017ce znaczenie \u2013 oznaczaj\u0105 dla nich:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>mo\u017cliwo\u015b\u0107 wyb\u00f3r odpowiednich narz\u0119dzi do t\u0142umaczenia<\/strong> \u2013 TER i BLEU umo\u017cliwiaj\u0105 wyb\u00f3r najlepszego silnika MT do konkretnego typu tekstu,<\/li>\n\n\n\n<li><strong>monitorowanie jako\u015bci przek\u0142ad\u00f3w maszynowych<\/strong> \u2013 systematyczne \u015bledzenie warto\u015bci TER i BLEU pozwala kontrolowa\u0107 jako\u015b\u0107 t\u0142umacze\u0144.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Warto jednak pami\u0119ta\u0107, \u017ce \u017cadna metryka nie jest doskona\u0142a. TER i BLEU maj\u0105 swoje ograniczenia, dlatego by jako\u015b\u0107 t\u0142umaczenia by\u0142a jak najbardziej satysfakcjonuj\u0105ca, zawsze potrzebna jest ludzka perspektywa \u2013 wra\u017cliwo\u015b\u0107 kulturowa i j\u0119zykowa oraz rozumienie kontekstu.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Czy uwzgl\u0119dnianie wska\u017anik\u00f3w BLEU i TER jest niezb\u0119dne?<\/h3>\n\n\n\n<p>Uwzgl\u0119dniania metryk TER i BLEU jest dzi\u015b obowi\u0105zkowym elementem procesu t\u0142umaczeniowego, podczas kt\u00f3rego wykorzystuje si\u0119 <a href=\"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/uslugi-tlumacze\/\">nowoczesne narz\u0119dzia dla t\u0142umaczy<\/a>. Pozwalaj\u0105 one lepiej zrozumie\u0107, jak dzia\u0142a t\u0142umaczenie maszynowe, jakie s\u0105 jego mocne i s\u0142abe strony oraz jak efektywnie wykorzystywa\u0107 je w codziennej pracy.<\/p>\n\n\n\n<p>Zdecydowa\u0142e\u015b si\u0119 ju\u017c na narz\u0119dzia od LivoLINK \u2013 rozwi\u0105zania j\u0119zykowe takiej jak <a href=\"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/rozwiazania-jezykowe-livocat\/\">LivoCAT<\/a>, <a href=\"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/rozwiazania-jezykowe-tm-i-glosariusze\/\">TM i glosariusze<\/a>, czy <a href=\"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/system-crm\/\">CRM<\/a>, <a href=\"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/system-tms\/\">TMS<\/a> i <a href=\"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/system-automatyzacja\/\">automatyzacje<\/a>? W nast\u0119pnym wpisie poka\u017cemy ci, jak nasz system zlicza warto\u015bci wska\u017anik\u00f3w oraz jak dzi\u0119ki temu mo\u017cesz usprawni\u0107 prac\u0119.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>U\u017cywanie silnik\u00f3w komputerowych i sztucznej inteligencji do przek\u0142adu tekst\u00f3w nie zawsze daje dobre efekty. Czy istnieje spos\u00f3b, aby obiektywnie oceni\u0107 jako\u015b\u0107 przek\u0142adu generowanego przez systemy MT (t\u0142umaczenia maszynowego)? Mo\u017cna do tego wykorzysta\u0107 dwie metryki \u2013 TER i BLEU. Dowiedz si\u0119, co i w jakiej formie powiedz\u0105 ci one o jako\u015bci t\u0142umaczenia maszynowego. Czym jest TER? [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4707"}],"collection":[{"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4707"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4707\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4708,"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4707\/revisions\/4708"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4707"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4707"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/old.livolink.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4707"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}