1. n-gram是什么？

n-gram是自然语言处理中常用的一种模型，它是指由n个连续的词组成的序列。例如，在句子"I love natural language processing"中，1-gram可以表示为{“I”, “love”, “natural”, “language”, “processing”}，2-gram（也称为bigram）可以表示为{“I love”, “love natural”, “natural language”, “language processing”}，3-gram（也称为trigram）可以表示为{“I love natural”, “love natural language”, “natural language processing”}，以此类推。

在机器翻译、文本生成等任务中，n-gram模型常常被用于计算文本的相似度、预测下一个词或短语等。通过统计不同n-gram出现的频率可以得到文本的语言模型，进而进行文本分类、机器翻译等任务。

2. BLEU是什么？

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是一种常用的自动评价机器翻译质量的指标，也可以用于图像字幕生成任务。BLEU计算候选描述中n-gram与参考文本n-gram之间的重叠率得分。根据计算的不同n-gram（通常使用1到4个），BLEU将候选描述分为多个片段并计算各个片段的精确度，然后将这些精确度进行加权平均，以得出最终的BLEU分数。

BLEU主要是基于n-gram匹配来评估机器翻译或图像字幕生成的质量，但它忽略了语法和语义等方面的因素。因此，当评估语言生成模型时，BLEU经常与其他评价指

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