BLEU와 KLEU

BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)와 KLEU (Korean Language Evaluation Understudy)는 모두 자연어처리에서 사용되는 기계 번역 평가 지표입니다. BLEU는 대표적인 기계 번역 평가 지표 중 하나이며, KLEU는 한국어에 대한 BLEU의 한계를 보완하기 위해 개발된 새로운 평가 지표입니다. 이번에는 BLEU와 KLEU를 비교하면서 각각의 특징과 장단점을 알아보겠습니다.

 

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BLEU는 기계 번역 결과와 기계 번역이 필요한 정답 문장 사이의 유사도를 측정합니다. BLEU는 기계 번역 결과와 기계 번역이 필요한 정답 문장 사이의 단어 수가 일치하는 정도를 계산하여 번역의 품질을 평가합니다. 이 때, n-gram (연속된 단어의 나열)을 이용하여 번역 결과와 정답 문장의 일치율을 측정하며, n-gram의 개수를 다르게 설정하여 번역 결과의 유연성을 반영합니다. BLEU는 짧은 문장이나 구문이 간단한 문장에 대해서는 상대적으로 높은 성능을 보이며, 대량의 데이터셋에 대해서도 빠른 속도로 계산할 수 있다는 장점이 있습니다.

반면, KLEU는 BLEU와 유사한 방식으로 동작하지만, 한국어에 대한 번역 품질을 더욱 정확하게 평가하기 위해 설계된 평가 지표입니다. KLEU는 BLEU와 마찬가지로 n-gram 기반으로 동작하지만, 한국어의 특성을 고려하여 동사, 형용사, 부사, 조사 등의 품사 정보를 추가적으로 활용합니다. 또한, KLEU는 한국어의 어순이 자유로운 특성을 반영하여, 정답 문장과 번역 결과의 구조적 유사성도 측정합니다. 이를 통해 BLEU에서 발생할 수 있는 한국어 특성에 대한 한계를 보완하고, 더욱 정확한 한국어 번역 평가를 가능하게 합니다.

그러나, KLEU는 BLEU와 달리 한국어에 특화된 평가 지표이기 때문에 다른 언어에 대한 번역 평가는 제한적입니다. 또한, KLEU는 현재까지 대용량 데이터셋에 대한 평가는 제한적이며, 데이터셋의 크기가 작습니다.

데이터셋의 크기가 작을 경우, KLEU는 BLEU와 유사한 성능을 보이는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 대용량 데이터셋에 대한 평가는 아직 제한적이기 때문에, 이러한 한계점을 보완하기 위한 연구가 필요합니다.

또한, BLEU와 KLEU 모두 인간의 평가와 일치하지 않는 경우가 있습니다. 번역의 정확성을 평가하는 데 있어서 완벽한 지표는 아직 없으며, 인간의 판단을 대체할 수는 없습니다. 따라서 BLEU나 KLEU 등의 평가 지표는 참고할 수 있는 지표이지만, 최종적으로는 인간의 판단을 기반으로 평가를 진행해야 합니다.

요약하자면, BLEU와 KLEU는 모두 기계 번역의 성능을 평가하는 지표로 사용되지만, BLEU는 대표적인 평가 지표이며, KLEU는 한국어에 특화된 평가 지표입니다. BLEU는 대량의 데이터셋에 대해 빠른 속도로 계산이 가능하고, 짧은 문장이나 간단한 구문에 대해서는 상대적으로 높은 성능을 보이지만, 한국어의 특성에 대한 한계가 있습니다. KLEU는 BLEU에서 발생할 수 있는 한국어 특성에 대한 한계를 보완하고, 더욱 정확한 한국어 번역 평가를 가능하게 합니다. 그러나, 다른 언어에 대한 평가는 제한적이며, 대용량 데이터셋에 대한 평가는 아직 제한적이라는 한계점이 있습니다.

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• BLEU와 KLEU는 모두 기계 번역의 성능을 평가하는 지표입니다.
• BLEU는 대표적인 평가 지표로, 대량의 데이터셋에 대해 빠른 속도로 계산이 가능하고, 짧은 문장이나 간단한 구문에 대해서는 상대적으로 높은 성능을 보입니다.
• KLEU는 BLEU에서 발생할 수 있는 한국어 특성에 대한 한계를 보완하고, 한국어 번역 평가의 정확성을 높입니다.
• BLEU와 KLEU 모두 n-gram을 기반으로 동작하지만, KLEU는 한국어의 특성을 고려하여 동사, 형용사, 부사, 조사 등의 품사 정보를 추가적으로 활용합니다.
• KLEU는 BLEU와 달리 한국어에 특화된 평가 지표이기 때문에 다른 언어에 대한 번역 평가는 제한적입니다.
• BLEU와 KLEU 모두 인간의 평가와 일치하지 않는 경우가 있으며, 인간의 판단을 대체할 수는 없습니다.

 

다음에 기회가 되면 score을 계산하는 방법을 리뷰하겠습니다.