BLEU分数（Bilingual Evaluation Understudy）是一种自动评估机器翻译质量的指标，由IBM研究人员在2002年提出。它通过比较机器翻译的输出与一个或多个参考翻译的n-gram匹配精确度来计算分数，其中n通常取1到4，同时引入简短惩罚项以调整输出长度不足的问题。分数范围在0到1之间，数值越高表明翻译质量越接近人类水平，常用于量化翻译系统的性能。
在AI产品开发中，BLEU分数被广泛应用于自然语言处理领域，如机器翻译引擎、聊天机器人文本生成和内容摘要系统的评估。它帮助产品经理监控模型迭代效果、优化算法性能，并作为关键指标指导产品上线决策。尽管BLEU分数对语义深度的捕捉有限，但其简洁高效的特性使其成为行业标准工具。推荐延伸阅读：原始论文「BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation」（Kishore Papineni et al., 2002）。
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