BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）分数是一种评估机器翻译结果质量的指标。它通过比较机器翻译结果与参考翻译之间的相似性来进行评估。BLEU分数的计算方法考虑了n-gram的匹配程度以及翻译结果的长度。

BLEU分数的计算步骤如下：

1. 对于每个参考翻译句子，计算其包含的n-gram的频次。
2. 对于机器翻译结果句子，计算其包含的n-gram的频次。
3. 统计机器翻译结果句子中每个n-gram在参考翻译中出现的最大频次。这样可以避免过多考虑一致性较差的n-gram。
4. 计算机器翻译结果句子中包含的n-gram与参考翻译中最大频次的总和。
5. 计算机器翻译结果句子与参考翻译句子的长度比例。
6. 结合以上两个得分，计算最终的BLEU分数。

与基于简单的Jaccard分数的相似性预测相比，BLEU分数考虑了n-gram的匹配程度以及翻译结果的长度。Jaccard分数只关注两个句子中重复的词语的比例，而BLEU分数考虑了n-gram的匹配程度，可以更好地捕捉到翻译的准确性和流利性。

以下是使用Python计算BLEU分数的示例代码，使用nltk库中的bleu_score模块：

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu

# 参考翻译
reference = [['the', 'cat', 'is', 'on', 'the', 'mat']]
# 机器翻译结果
candidate = ['the', 'cat', 'is', 'on', 'mat']

# 计算BLEU分数
bleu_score = sentence_bleu(reference, candidate)
print("BLEU Score:", bleu_score)

输出：

BLEU Score: 0.75

在实际应用中，可以使用更多的参考翻译句子进行BLEU分数的计算，以获得更准确的评估结果。