---
title: "BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) (PL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)"
language: "pl"
categories:
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM evaluation"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Polish"
revision_id: 636
wiki_created_at: 2026-09-06T22:36:43Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:36:43Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:41:24Z
---

# BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) (PL)

**BLEU** (od ang. *Bilingual Evaluation Understudy* — „dwujęzyczny zastępczy ewaluator") — to algorytm do automatycznej oceny jakości tekstu przetłumaczonego maszynowo. Ocena jest dokonywana poprzez porównanie tłumaczenia-kandydata z jednym lub kilkoma wzorcowymi (referencyjnymi) tłumaczeniami ludzkimi<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-wiki_bleu-1)</sup>. Jakość określana jest stopniem leksykalnego podobieństwa tłumaczenia maszynowego do tłumaczenia profesjonalnego. Jak zauważali autorzy: „im bliższe jest tłumaczenie maszynowe tłumaczeniu profesjonalnego człowieka, tym jest lepsze"<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-bleu_dvi-2)</sup>.

Metoda została zaproponowana w 2002 roku przez grupę badaczy z IBM pod kierownictwem **Kishora Papineni'ego** i stała się jedną z pierwszych metryk wykazujących wysoką korelację z ocenami ekspertów-tłumaczy. BLEU szybko zyskał popularność dzięki prostocie obliczania, niezależności od języka oraz dobremu pokrywaniu się z oceną ludzką na poziomie korpusu tekstów<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-wiki_bleu-1)</sup>.

## Metodyka obliczania BLEU

BLEU ocenia tłumaczenie poprzez zliczanie dopasowań n-gramów (sekwencji złożonych z *n* słów) między tłumaczeniem-kandydatem a tłumaczeniami referencyjnymi.

### 1. Zmodyfikowana precyzja n-gramów

Na początku dla n-gramów różnej długości (zazwyczaj od 1 do 4) obliczana jest ich precyzja ($p_{n}$) — udział n-gramów z tłumaczenia-kandydata, które występują w tłumaczeniach referencyjnych<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-mt_companion-3)</sup>. Przy tym liczba dopasowań dla każdego n-gramu jest ograniczona do maksymalnej liczby jego wystąpień w którymkolwiek z tekstów referencyjnych, aby uniknąć zawyżania oceny za powtarzanie tego samego słowa.

### 2. Agregowanie i średnia geometryczna

Aby uzyskać jedną ocenę, precyzje dla 1-, 2-, 3- i 4-gramów są agregowane za pomocą średniej geometrycznej. Służy to temu, aby niska precyzja dla jednego typu n-gramów (np. 4-gramów) znacząco wpływała na wynik końcowy, odzwierciedlając niską jakość długich fraz. $\sqrt[4]{p_{1} \cdot p_{2} \cdot p_{3} \cdot p_{4}}$

### 3. Kara za krótkość (Brevity Penalty)

Aby zapobiec uzyskiwaniu zawyżonych ocen dzięki zbyt krótkim, lecz precyzyjnym tłumaczeniom, BLEU wprowadza **karę za krótkość** (*Brevity Penalty*, BP). Jeśli długość tłumaczenia-kandydata (c) jest istotnie mniejsza niż długość tłumaczenia referencyjnego (r), końcowy wynik BLEU ulega zmniejszeniu. Kara obliczana jest według wzoru: $ext{BP} = \left\{ \begin{matrix}
1 & {ext{if}c > r} \\
e^{1 - r/c} & {ext{if}c \leq r}
\end{matrix} \right.$

### 4. Końcowy wzór BLEU

Ostateczny wynik BLEU obliczany jest jako iloczyn kary za krótkość i średniej geometrycznej precyzji n-gramów<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-callison_burch-4)</sup>: $ext{BLEU} = ext{BP} \cdot \exp\left( \sum\limits_{n = 1}^{N}w_{n}\log p_{n} \right)$ gdzie N — maksymalna długość n-gramów (zazwyczaj 4), a $w_{n}$ — wagi (zazwyczaj $1/N$).

Wartość BLEU mieści się w przedziale od 0 do 1 (często mnożona przez 100 i wyrażana w procentach). Im bliższy jedności (100%) jest wynik, tym tłumaczenie uważane jest za „bliższe ludzkiemu".

## Zastosowanie i znaczenie

Od momentu publikacji metryka BLEU stała się de facto standardem oceny systemów tłumaczenia maszynowego (TM). Pozwoliła przełamać „wąskie gardło" w rozwoju systemów TM — czasochłonność i kosztowność ręcznej oceny. Twórcy systemów uzyskali możliwość szybkiego mierzenia efektów zmian w modelach i sprawnego odrzucania nieudanych rozwiązań<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-bleu_dvi-2)</sup>.

BLEU dobrze koreluje z ocenami ludzkimi na **poziomie całego korpusu** tekstów, jednak jest zawodny przy ocenie pojedynczych zdań<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-mt_companion-3)</sup>. Dlatego metryka była szeroko stosowana w standaryzowanych konkursach z zakresu TM (np. NIST i WMT) do porównywania systemów.

## Ograniczenia i krytyka

Pomimo szerokiego zastosowania, BLEU ma szereg istotnych ograniczeń:

- **Brak oceny semantycznej**: BLEU mierzy jedynie powierzchowne dopasowanie słów i nie jest w stanie ocenić, czy **sens** tekstu źródłowego został poprawnie oddany. Tłumaczenie może uzyskać wysoki wynik, a jednocześnie być gramatycznie niepoprawne lub zniekształcać znaczenie<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-deep_hub-5)</sup>.
- **Ignorowanie synonimów i parafraz**: Algorytm penalizuje tłumaczenia używające synonimów lub innych sformułowań niż w tekście referencyjnym, nawet jeśli są one całkowicie poprawne. Stosowanie wielu tekstów referencyjnych łagodzi, lecz nie rozwiązuje w pełni tego problemu.
- **Wrażliwość na tokenizację**: Wyniki BLEU są silnie uzależnione od sposobu podziału tekstu na tokeny. Różne implementacje tokenizatorów mogą prowadzić do różnych wartości, czyniąc porównywanie modeli nieprawidłowym. Aby rozwiązać ten problem, zaproponowano standard **SacreBLEU**, ujednolicający obliczanie metryki<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-wiki_bleu-1)</sup>.
- **Trudności w zastosowaniu do niektórych języków**: BLEU słabo sprawdza się w przypadku języków nieposiadających wyraźnych separatorów słów (np. chińskiego lub japońskiego) bez uprzedniej segmentacji.

## Alternatywy i współczesne podejścia

Z czasem, aby przezwyciężyć niedostatki BLEU, zaproponowano nowe automatyczne metryki:

- **METEOR**: Uwzględnia dopasowania synonimów, stemming i kolejność słów.
- **ROUGE**: Stosowany do oceny streszczania tekstów, koncentruje się na pełności (recall), a nie na precyzji.
- **Uczące się metryki (Learned Metrics)**: Współczesne podejścia wykorzystujące modele Machine Learning do uwzględnienia podobieństwa semantycznego. Metryki takie jak **BLEURT** i **COMET** wykazują znacznie wyższą korelację z ocenami ludzkimi niż klasyczny BLEU<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-bleurt-6)</sup>.

W latach 20. XXI wieku BLEU utracił status bezwzględnego standardu, ustępując miejsca dokładniejszym metodom<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_note-ai_mil_lexicon-7)</sup>. Niemniej jednak pozostaje ważnym kamieniem milowym w historii oceny TM i nadal jest stosowany jako bazowy punkt odniesienia przy pomiarze postępu.

## Odnośniki

- Czym jest ocena BLEU? — Dokumentacja Microsoft Azure

## Przypisy

1.  <span id="cite_note-wiki_bleu-1">↑ <sup>[1.0](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-wiki_bleu_1-0)</sup> <sup>[1.1](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-wiki_bleu_1-1)</sup> <sup>[1.2](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-wiki_bleu_1-2)</sup> «BLEU». *Wikipedia*. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/BLEU" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-bleu_dvi-2">↑ <sup>[2.0](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-bleu_dvi_2-0)</sup> <sup>[2.1](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-bleu_dvi_2-1)</sup> Papineni, Kishore, et al. «Bleu: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation». *Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics*, 2002. <a href="https://aclanthology.org/P02-1040.pdf" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-mt_companion-3">↑ <sup>[3.0](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-mt_companion_3-0)</sup> <sup>[3.1](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-mt_companion_3-1)</sup> «BLEU». *MT Companion 4.0 documentation*. <a href="https://companion.languageweaver.com/help/EvaluationAutomated/metrics-bleu.html" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-callison_burch-4">[↑](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-callison_burch_4-0) Callison-Burch, Chris, et al. «BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation». *Proceedings of the EACL 2006 Workshop on Statistical Machine Translation*, 2006. <a href="https://aclanthology.org/E06-1032.pdf" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-deep_hub-5">[↑](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-deep_hub_5-0) Cardete, Jorge. «Beyond BLEU Score. When it comes to the nuanced world of...». *The Deep Hub \| Medium*. <a href="https://medium.com/thedeephub/beyond-bleu-score-unraveling-the-myths-of-machine-translations-favorite-metric-afac33f56de8" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-bleurt-6">[↑](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-bleurt_6-0) «BLEURT: метрика для оценки моделей для генерации текста». *Neurohive*. <a href="https://neurohive.io/ru/novosti/bleurt-metrika-dlya-ocenki-modelej-dlya-generacii-teksta/" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-ai_mil_lexicon-7">[↑](https://systems-analysis.info/int/BLEU_(Bilingual_Evaluation_Understudy)_(PL)#cite_ref-ai_mil_lexicon_7-0) «Chief Digital and Artificial Intelligence Office \> Lexicon». *ai.mil*. <a href="https://www.ai.mil/Lexicon/" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>