在机器翻译任务中，BLEU和ROUGE是两个常用的评价指标，BLEU根据精确率(Precision)衡量翻译的质量，而ROUGE根据召回率(Recall)衡量翻译的质量。
1.机器翻译评价指标
使用机器学习的方法生成文本的翻译之后，需要评价模型翻译的性能，这就要用到一些机器翻译评价指标，其中比较常见的评价指标有BLEU和ROUGE。这两个指标具有比较旧的历史，BLEU是年提出的，而ROUGE是年提出的。这两种指标虽然存在着一些问题，但是仍然是比较主流的机器翻译评价指标。
一般用C表示机器翻译的译文，另外还需要提供m个参考的翻译S1,S2,...,Sm。评价指标就可以衡量机器翻译的C和参考翻译S1,S2,...,Sm的匹配程度。
2.BLEU
BLEU的全称是Bilingualevaluationunderstudy，BLEU的分数取值范围是0～1，分数越接近1，说明翻译的质量越高。BLEU主要是基于精确率(Precision)的，下面是BLEU的整体公式。
BLEU需要计算译文1-gram，2-gram，...，N-gram的精确率，一般N设置为4即可，公式中的Pn指n-gram的精确率。Wn指n-gram的权重，一般设为均匀权重，即对于任意n都有Wn=1/N。BP是惩罚因子，如果译文的长度小于最短的参考译文，则BP小于1。BLEU的1-gram精确率表示译文忠于原文的程度，而其他n-gram表示翻译的流畅程度。2.1n-gram精确率计算
假设机器翻译的译文C和一个参考翻译S1如下：
C:acatisonthetable
S1:thereisacatonthetable
则可以计算出1-gram，2-gram，...的准确率
直接这样子计算Precision会存在一些问题，例如：
C:theretheretheretherethere
S1:thereisacatonthetable
这时候机器翻译的结果明显是不正确的，但是其1-gram的Precision为1，因此BLEU一般会使用修正的方法。给定参考译文S1,S2,...,Sm，可以计算C里面n元组的Precision，计算公式如下：
2.2惩罚因子
上面介绍了BLEU计算n-gram精确率的方法，但是仍然存在一些问题，当机器翻译的长度比较短时，BLEU得分也会比较高，但是这个翻译是会损失很多信息的，例如：
C:acat
S1:thereisacatonthetable
因此需要在BLEU分数乘上惩罚因子
3.ROUGE
ROUGE指标的全称是(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)，主要是基于召回率(recall)的。ROUGE是一种常用的机器翻译和文章摘要评价指标，由Chin-YewLin提出，其在论文中提出了4种ROUGE方法：
ROUGE-N:在N-gram上计算召回率ROUGE-L:考虑了机器译文和参考译文之间的最长公共子序列ROUGE-W:改进了ROUGE-L，用加权的方法计算最长公共子序列3.1ROUGE-N
ROUGE-N主要统计N-gram上的召回率，对于N-gram，可以计算得到ROUGE-N分数，计算公式如下：
公式的分母是统计在参考译文中N-gram的个数，而分子是统计参考译文与机器译文共有的N-gram个数。
C:acatisonthetable
S1:thereisacatonthetable
上面例子的ROUGE-1和ROUGE-2分数如下：
如果给定多个参考译文Si，Chin-YewLin也给出了一种计算方法，假设有M个译文S1,...,SM。ROUGE-N会分别计算机器译文和这些参考译文的ROUGE-N分数，并取其最大值，公式如下。这个方法也可以用于ROUGE-L，ROUGE-W和ROUGE-S。
3.2ROUGE-L
ROUGE-L中的L指最长公共子序列(longest