NLP-文本摘要:Rouge评测方法【Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-W、Rouge-S】
方法 文本 NLP 评测 摘要
2023-09-27 14:20:38 时间
《原始论文:Rouge: A package for automatic evaluation of summaries》
Rouge(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation),是评估自动文摘以及机器翻译的一组指标。它通过将自动生成的摘要或翻译与一组参考摘要(通常是人工生成的)进行比较计算,得出相应的分值,以衡量自动生成的摘要或翻译与参考摘要之间的“相似度”。
一、Rouge指标
ROUGE 指标的全称是 (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation),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-Yew Lin 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
1、Rouge-N(Rouge-1,Rouge-2)
1.1 公式
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