```python from rouge import Rouge ``` 2.接下来,我们创建一个ROUGE对象,并设置评估的参数。例如,我们可以使用ROUGE-L指标,并设置召回率和精确度作为评估指标: ```python rouge = Rouge() rouge.召回率 = True rouge.精确度 = True ``` 3.编写一个函数来计算ROUGE评分。在这个例子中,我们将评估两个文本...
#Rouge gram-1,2,4,SU4defRouge_1(pred, true):#结巴精准分词gram_1_true =list(jieba.cut(true)) gram_1_pred=list(jieba.cut(pred))#统计参考摘要长度、预测摘要长度、预测正确的摘要长度total_num =len(gram_1_true) pred_num=len(gram_1_pred) correct_num= len(set(gram_1_pred) &set(gram...
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常见的 ROUGEROUGE 评价指标有 ROUGE-NROUGE-N 和 ROUGE-LROUGE-L。其中,ROUGE-NROUGE-N 计算生成的摘要与参考摘要的 n-gramn-gram 召回率,通常用 ROUGE-1/2ROUGE-1/2 来评估,而 ROUGE-LROUGE-L 则匹配两个文本单元之间的最长公共序列 (LCS, Longest Common Sub sequence)。 ROUGE-NROUGE-N 的计算方法...
文本摘要Rouge指标计算python ⽂本摘要Rouge指标计算python #Rouge gram-1,2,4,SU4 def Rouge_1(pred, true):#结巴精准分词 gram_1_true = list(jieba.cut(true))gram_1_pred = list(jieba.cut(pred))#统计参考摘要长度、预测摘要长度、预测正确的摘要长度 total_num = len(gram_1_true)pred_num = ...