首先感謝這位博主的文章
https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/104725092/
這里對這篇博客做了些補充和填坑工作。

首先從官網下載mteval-v14c
從中找到mteval-v14.pl文件
或者在這里下載mteval-v14.pl

然后使用按順序下載以下幾個庫，下載后解壓
XML-Twing https://metacpan.org/release/XML-Twig

expat-devel http://sourceforge.net/projects/expat/

XML-Parser https://metacpan.org/pod/XML::Parser

Sort-Naturally https://metacpan.org/pod/Sort::Naturally

String-Util https://metacpan.org/pod/String::Util
對于來自metacpan的庫運行命令

perl Makefile.PL -y make make install

關于expat-devel 的安裝
我們打開http://sourceforge.net/projects/expat/

直接點擊download可能會下載zip后綴的win系統使用的expat，我的系統是Ubuntu，因此我下載后綴為.tar.gz的壓縮包

下載后解壓，執行以下命令

./configure make make install

如果make出現報錯，嘗試使用后再進行make

autoconf -ivf

下載這個博客中的python代碼并將其命名為xml_transform.py
https://blog.csdn.net/angus_monroe/article/details/82943162

使用：

例：計算某個機器翻譯模型的得分
把以下文件裝在一個文件夾下

pred.txt # 模型預測結果 true.txt # 真實數據 mteval-v14.pl xml_transform.py

依次執行以下命令

python xml_transform.py src text true pred true.txt python xml_transform.py ref text true pred true.txt python xml_transform.py tst text true pred pred.txt perl mteval-v14.pl -s text_src.xml -r text_ref.xml -t text_tst.xml

最后得到結果

MT evaluation scorer began on 2022 Feb 18 at 22:33:13command line: mteval-v14.pl -s text_src.xml -r text_ref.xml -t text_tst.xmlEvaluation of true-to-pred translation using:src set "text" (1 docs, 1 segs)ref set "text" (1 refs)tst set "text" (1 systems)NIST score = 2.3219 BLEU score = 0.1597 for system "pred"# ------------------------------------------------------------------------Individual N-gram scoring1-gram 2-gram 3-gram 4-gram 5-gram 6-gram 7-gram 8-gram 9-gram------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------NIST: 2.3219 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 "pred"BLEU: 1.0000 0.1250 0.0833 0.0625 0.0625 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 "pred"# ------------------------------------------------------------------------Cumulative N-gram scoring1-gram 2-gram 3-gram 4-gram 5-gram 6-gram 7-gram 8-gram 9-gram------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------ ------NIST: 2.3219 2.3219 2.3219 2.3219 2.3219 2.3219 2.3219 2.3219 2.3219 "pred"BLEU: 1.0000 0.3536 0.2184 0.1597 0.1324 0.1855 0.2359 0.2826 0.3252 "pred"MT evaluation scorer ended on 2022 Feb 18 at 22:33:13

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于perl的bleu得分和nist得分计算实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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