स्वचालित पाठ मूल्यांकन — BLEU, ROUGE, BERTScore
स्वचालित पाठ मूल्यांकन (Automatic text evaluation) संदर्भ-आधारित मेट्रिक्स का एक परिवार है जिसका उपयोग मशीन-जनित पाठ — जैसे अनुवाद, सारांश, या प्राकृतिक-भाषा-जनरेशन (NLG) आउटपुट — की गुणवत्ता को मापने के लिए किया जाता है, उनकी तुलना एक या अधिक मानव-लिखित संदर्भ पाठों से करके। 2002 में Papineni et al. द्वारा BLEU के साथ अग्रणी, इस क्षेत्र में n-ग्राम ओवरलैप मेट्रिक्स (BLEU, ROUGE) और सिमेंटिक रूप से जागरूक मेट्रिक्स (BERTScore, MoverScore) शामिल हो गए हैं जो सतही शब्द मिलानों से परे अर्थ को कैप्चर करते हैं।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Automatic Text Evaluation (BLEU, ROUGE, BERTScore). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/text-mining/automatic-text-evaluation
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