BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 是一种评估机器翻译质量的方法，它被广泛用于自然语言处理领域。BLEU会评估翻译后的句子与原始句子在结构、用词和语义上的相似度，以此来衡量机器翻译的准确性。
BLEU的英文范文通常指的是使用BLEU方法评估机器翻译结果的具体实例。这些范文通常会展示BLEU分数，以及与原始句子相比，翻译句子的结构和用词的相似程度。这些范文可以帮助人们理解BLEU方法在实际应用中的效果，以及机器翻译的局限性。
BLEU是一个常用于评估机器翻译系统输出结果质量的指标，它是由Google开发的一种基于统计的评估方法。BLEU会计算出翻译结果的四个不同长度的概率分布，并以此来评估翻译的准确性。在英文范文方面，BLEU通常用于评估机器翻译系统生成的英文文本的质量。
BLEU是一个常用于评估机器翻译系统输出结果质量的指标，它是由巴尔-希勒斯特因（Barthe-Hillel）和瓦兹（Warzinski）在2002年提出的。BLEU评估的是翻译结果的自然度，即句子是否像人类翻译那样流畅。
BLEU的英文全称为Bilingual Evaluation Understudy，即双语评估备择物。它最初是为评估机器翻译系统的性能而设计的，特别是当需要比较不同机器翻译系统的性能时。
BLEU使用了一个概率模型，该模型将翻译结果视为多个候选翻译的集合，并计算每个候选翻译的概率。BLEU评估的是原始源语言文本在候选翻译集合中的概率分布，并使用该分布来评估翻译结果的质量。
BLEU的公式为：
P(x) = Σ_i P(x_i) (N_i / N)
其中P(x)是预测翻译的整体得分，x_i是预测翻译的候选翻译，N是候选翻译的数量，N_i是预测翻译中得分最高的候选翻译的数量。
BLEU的英文缩写在不同的场合和文献中可能会有所变化，但通常是指上述含义。
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