Ollama运行translategemma-27b-it：如何评估图文翻译结果的BLEU/COMET得分

Ollama运行translategemma-27b-it：如何评估图文翻译结果的BLEU/COMET得分

1. 为什么需要评估图文翻译质量？

你刚用Ollama跑通了translategemma-27b-it，上传一张中文菜单图，它秒出英文译文——但这句话真的准确吗？“红烧狮子头”被翻成“Braised Lion’s Head”还是“Braised Pork Balls”？图片里手写体“限18岁以下禁入”是否被完整识别并正确转换为“Under 18s prohibited”？

很多教程止步于“能跑起来”，却忽略了最关键的一环：结果靠不靠谱，得用数据说话。BLEU和COMET不是玄学指标，而是帮你快速判断模型在真实图文场景下表现的“翻译质检员”。它们不看模型多大、参数多高，只盯一个事实：人类会怎么翻，它翻得像不像？

这篇文章不讲理论推导，不堆公式，只聚焦三件事：

• 怎么把Ollama输出的图文翻译结果，变成BLEU/COMET能吃的格式；
• 为什么单纯看BLEU分数可能骗人，COMET又补上了哪块短板；
• 一套可直接复制粘贴的Python脚本，5分钟内完成整批图片翻译结果的自动打分。

你不需要懂Transformer结构，只要会复制命令、改两行路径，就能给自己的图文翻译效果打出客观分数。

2. translategemma-27b-it：轻量但不妥协的图文翻译专家

2.1 它到底是什么？

TranslateGemma不是普通文本翻译模型的简单升级。它是Google基于Gemma 3架构专门打磨的图文协同翻译模型，核心能力藏在两个关键词里：

• “图文对话”：它把图像当作“视觉句子”来理解。输入一张896×896的图片，模型先用视觉编码器提取256个图像token，再和你的中文提示词（比如“请翻译图中文字”）拼成2K token的混合上下文，最后生成目标语言文本。这不是OCR+翻译的拼接，而是端到端的语义对齐。

• “55种语言平权”：从冰岛语到越南语，从希伯来语到斯瓦希里语，它不依赖英语中转。你让模型直译“中文→阿拉伯语”，它走的是中文→阿拉伯语的专用路径，避免了“中文→英语→阿拉伯语”的误差放大。

更关键的是它的“轻量”定位：27B参数听起来不小，但相比动辄百B的多模态大模型，它能在一台32GB内存的笔记本上用Ollama流畅运行——这意味着你能把翻译质检环节，真正搬到本地、嵌入工作流，而不是依赖不稳定API或昂贵GPU云服务。

2.2 和纯文本翻译模型有啥本质区别？

很多人误以为“给图片加个OCR就行”，但实际差距很大：

这决定了：评估它的翻译质量，不能只用纯文本的BLEU，必须保留图文输入的原始约束。后面我们会用具体案例展示，如何构造符合它能力边界的参考译文。

3. BLEU与COMET：两种思路，一个目标

3.1 BLEU：经典但容易“偏科”的老派考官

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）是翻译界用了20年的“及格线”。它干一件事：数重合度。

给你一段机器译文：“The red braised lion head is delicious”，和人工参考译文：“Braised pork balls are delicious”，BLEU会计算：

• 1-gram重合词（the, is, delicious）→ 得分基础；
• 2-gram重合短语（red braised, is delicious）→ 加权加分；
• 3-gram以上重合（red braised lion）→ 因参考译文没这个词组，扣分；
• 最后乘上“长度惩罚”（机器译文比参考译文长太多就降分）。

优点：快、稳、开源工具多（sacrebleu一行命令搞定）。
陷阱：它只认“字面匹配”。如果参考译文是“Delicious braised pork balls”，而模型输出“The delicious braised pork balls”，BLEU会因冠词和语序差异给低分——尽管人类觉得两者都完全正确。

图文翻译特别注意：BLEU要求“参考译文”必须是人工精翻的标准答案。你不能拿谷歌翻译的结果当参考！必须找母语者，对着原图逐字核对。我们后面会提供一份简易参考译文标注指南。

3.2 COMET：用AI考AI的现代判官

COMET（Crosslingual Optimized Metric for Evaluation of Translation）是2022年提出的“AI评委”。它不数词，而是学人类怎么打分：

• 先用海量人工评分数据（比如WMT比赛里专家给的1-100分）训练一个小型BERT模型；
• 这个模型接收三样东西：原文、机器译文、参考译文；
• 输出一个0-1之间的分数，越接近1代表越像人类翻译。

优势：能捕捉BLEU忽略的语义等价性。比如原文“小心地滑”，参考译文“Caution: Wet Floor”，模型输出“Watch your step on wet floor”，BLEU因词汇不同给低分，COMET却能识别这是地道的英文表达，给出高分。

图文翻译的关键适配：COMET默认吃纯文本，但我们可以把“图文输入”转化为它的友好格式——把图片中的文字OCR结果作为“原文”，模型输出作为“机器译文”，人工精翻作为“参考译文”。这样，COMET评估的就不是模型的“视觉理解力”，而是它在给定图文信息下的语言生成质量，这才是你真正关心的。

4. 实战：三步完成图文翻译结果批量评估

4.1 准备工作：环境与数据

你需要三样东西：

• Ollama已部署translategemma:27b（确保能正常响应图文请求）；
• Python 3.9+环境（推荐用conda新建干净环境）；
• 待评估的数据集：至少5张不同场景的中文图片（菜单、路标、说明书、海报），每张图配一个人工精翻的英文参考译文（txt文件，同名存放）。

安装必要库（终端执行）：

pip install sacrebleu comet-score python-Levenshtein pillow

重要提醒：COMET模型较大（约2GB），首次运行会自动下载。建议提前在有网环境执行一次comet_score --download-model wmt22-comet-da，避免评估时卡住。

4.2 步骤一：批量获取Ollama翻译结果

别手动一张张提问！用Python脚本自动化调用Ollama API：

# save_as_ollama_batch.py import requests import json import os from PIL import Image import io def resize_and_encode_image(image_path): """将图片缩放至896x896并转base64""" img = Image.open(image_path) img = img.resize((896, 896), Image.Resampling.LANCZOS) buffered = io.BytesIO() img.save(buffered, format="PNG") return buffered.getvalue().hex() def get_translation(image_path, prompt_text): """调用Ollama API获取翻译""" url = "http://localhost:11434/api/chat" payload = { "model": "translategemma:27b", "messages": [ { "role": "user", "content": prompt_text, "images": [resize_and_encode_image(image_path)] } ], "stream": False } response = requests.post(url, json=payload) if response.status_code == 200: return response.json()["message"]["content"].strip() else: return f"ERROR: {response.status_code}" # 遍历图片目录 image_dir = "./test_images/" prompt = "你是一名专业的中文（zh-Hans）至英语（en）翻译员。你的目标是准确传达原文的含义与细微差别，同时遵循英语语法、词汇及文化敏感性规范。仅输出英文译文，无需额外解释或评论。请将图片的中文文本翻译成英文：" results = {} for img_file in os.listdir(image_dir): if img_file.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')): print(f"Processing {img_file}...") result = get_translation(os.path.join(image_dir, img_file), prompt) results[img_file] = result # 保存结果到JSON with open("ollama_translations.json", "w", encoding="utf-8") as f: json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2) print("All translations saved to ollama_translations.json")

运行后，你会得到ollama_translations.json，内容类似：

{ "menu.jpg": "Braised pork balls are delicious.", "warning_sign.jpg": "Caution: Wet Floor" }

4.3 步骤二：构造评估所需三元组

创建prepare_eval_data.py，把JSON结果、人工参考译文、OCR原文整理成COMET/BLEU能读的格式：

# prepare_eval_data.py import json import os # 读取Ollama结果 with open("ollama_translations.json", "r", encoding="utf-8") as f: ollama_results = json.load(f) # 读取人工参考译文（假设存为 ./refs/menu.txt） references = {} for img_file in ollama_results.keys(): ref_path = f"./refs/{os.path.splitext(img_file)[0]}.txt" if os.path.exists(ref_path): with open(ref_path, "r", encoding="utf-8") as f: references[img_file] = f.read().strip() # 构造三列表格：原文（OCR）、机器译文、参考译文 sources, hypotheses, refs = [], [], [] for img_file in ollama_results.keys(): # 这里需替换为你真实的OCR结果（可用PaddleOCR或EasyOCR） # 示例：假设你已有 ./ocr/menu.txt ocr_path = f"./ocr/{os.path.splitext(img_file)[0]}.txt" if os.path.exists(ocr_path): with open(ocr_path, "r", encoding="utf-8") as f: source_text = f.read().strip() sources.append(source_text) hypotheses.append(ollama_results[img_file]) refs.append(references.get(img_file, "")) # 保存为三列TSV（COMET/BLEU通用格式） with open("eval_data.tsv", "w", encoding="utf-8") as f: for s, h, r in zip(sources, hypotheses, refs): f.write(f"{s}\t{h}\t{r}\n") print(f"Prepared {len(sources)} samples for evaluation.")

OCR小贴士：如果你还没做OCR，用PaddleOCR一行搞定：
pip install paddlepaddle paddlenlp paddleocr
然后运行官方示例脚本，把图片转文字存入./ocr/目录即可。

4.4 步骤三：一键运行BLEU与COMET评估

最后，run_evaluation.py统一调用两个指标：

# run_evaluation.py from sacrebleu.metrics import BLEU from comet import download_model, load_from_checkpoint import pandas as pd # === BLEU评估 === bleu = BLEU() with open("eval_data.tsv", "r", encoding="utf-8") as f: lines = [line.strip().split("\t") for line in f if line.strip()] sources, hypotheses, refs = zip(*lines) bleu_score = bleu.corpus_score(hypotheses, [refs]) print(f"BLEU Score: {bleu_score.score:.2f}") # === COMET评估 === model_path = download_model("wmt22-comet-da") model = load_from_checkpoint(model_path) data = [{"src": s, "mt": h, "ref": r} for s, h, r in zip(sources, hypotheses, refs)] comet_score = model.predict(data, batch_size=8, gpus=1) print(f"COMET Score: {comet_score.system_score:.3f}") # 保存详细结果 df = pd.DataFrame({ "Source": sources, "Hypothesis": hypotheses, "Reference": refs, "BLEU_Score": [bleu.sentence_score(h, [r]).score for h, r in zip(hypotheses, refs)], "COMET_Score": comet_score.scores }) df.to_csv("detailed_evaluation.csv", index=False, encoding="utf-8-sig") print("Detailed results saved to detailed_evaluation.csv")

运行后，你会看到：

BLEU Score: 42.37 COMET Score: 0.782

以及详细的detailed_evaluation.csv，每行包含单张图的BLEU/COMET分，方便你定位哪类图片（如手写体、小字号）是模型短板。

5. 解读结果：分数背后的真实信号

5.1 当BLEU高、COMET低时，警惕“机械准确”

例如某张药品说明书图，BLEU得85分，COMET仅0.42：

• 检查发现：模型把“每日三次，饭后服用”直译为“Three times daily, take after meals”，语法完美；
• 但COMET扣分：因为参考译文是“Take three times a day after meals”，更符合药品说明书的惯用语序。

结论：模型擅长字对字精准转换，但缺乏领域语感。解决方案：在提示词中加入领域约束，如“请按英文药品说明书规范翻译”。

5.2 当BLEU低、COMET高时，恭喜你遇到“灵活高手”

某张旅游海报图，BLEU仅38分，COMET达0.89：

• 检查发现：原文“山水甲天下”，模型译为“The landscape here is world-famous”，而参考译文是“Guilin’s scenery is the best under heaven”；
• BLEU扣分：因“world-famous” vs “best under heaven”词汇不匹配；
• COMET给高分：因它理解两者都是对“甲天下”的地道意译。

结论：模型具备优秀的文化转译能力。此时应减少对字面匹配的苛求，更多关注整体传达效果。

5.3 建立你的“图文翻译质量基线”

不要孤立看单次分数。建议：

• 固定测试集：选20张覆盖不同难度（清晰印刷体、模糊手写、多列表格、艺术字体）的图片，作为长期基准；
• 每月重测：每次Ollama更新模型或调整提示词后，用同一套数据跑分；
• 画趋势图：跟踪BLEU/COMET双指标变化，比绝对值更有价值。

你会发现：BLEU波动大（受个别难词影响），COMET更稳定——它才是衡量模型“翻译思维”进步的核心指标。

6. 总结：让评估成为迭代的起点

我们走完了从Ollama调用、数据准备、到BLEU/COMET双指标评估的完整闭环。现在你应该清楚：

• BLEU是“语法裁判”：适合快速筛查明显错误（漏译、错译、语序混乱），但对意译宽容度低；
• COMET是“语义教练”：能告诉你翻译是否“地道”、“自然”、“符合场景”，是优化提示词和筛选优质样本的黄金标准；
• 图文翻译评估的特殊性：必须用真实OCR结果作原文，而非原始图片——因为模型的输入是“视觉理解后的文本”，评估对象也应是这个中间产物。

下一步，你可以：

• 把这套脚本封装成Docker镜像，让团队一键复现评估流程；
• 在提示词中加入“请按[行业]规范翻译”，用COMET分数验证哪种约束最有效；
• 收集BLEU高但COMET低的bad case，针对性优化OCR预处理。

评估不是终点，而是让每一次图文翻译，都离人类专家更近一步的起点。

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