التقييم الآلي للنصوص — BLEU، ROUGE، BERTScore
التقييم الآلي للنصوص هو عائلة من المقاييس المرجعية المستخدمة لقياس جودة النصوص التي تولدها الآلة — مثل الترجمات، أو الملخصات، أو مخرجات توليد اللغة الطبيعية (NLG) — عن طريق مقارنتها بنص مرجعي واحد أو أكثر كتبه البشر. بدأ هذا المجال مع مقياس BLEU على يد بابينيني وآخرون في عام 2002، وتطور ليشمل مقاييس تداخل الـ n-gram (BLEU، ROUGE) والمقاييس المدركة دلاليًا (BERTScore، MoverScore) التي تلتقط المعنى بما يتجاوز تطابق الكلمات السطحي.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Papineni, K., Roukos, S., Ward, T., & Zhu, W.-J. (2002). BLEU: A Method for Automatic Evaluation of Machine Translation. Proceedings of ACL 2002. link ↗
- Zhang, T., Kishore, V., Wu, F., Weinberger, K. Q., & Artzi, Y. (2020). BERTScore: Evaluating Text Generation with BERT. Proceedings of ICLR 2020. link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Evaluation (BLEU, ROUGE, BERTScore). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/text-mining/automatic-text-evaluation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- تضمينات BERTتنقيب النصوص↔ compare
- تحليل المشاعرتنقيب النصوص↔ compare
- تصنيف النصوصتنقيب النصوص↔ compare
- نمذجة الموضوعاتالتعلم العميق↔ compare