ROUGE 主要分为几个类型,最常用的包括: ROUGE-N:计算 n-gram 的重叠度。 ROUGE-L:基于最长公共子序列来评估句子的流畅度。 ROUGE-W:对词序列的加权重叠进行评估。 接下来,我们将重点介绍如何在 Python 中使用 ROUGE 指标来评估文本的质量。 安装必要的库 在开始之前,我们需要安装一些库。前往终端或命令提示符,...
rouge-chinese库计算rouge-L score时不再需要生成最长子序列,就可以直接计算出最长子序列的长度,并得出最终的rouge-L score。最长子序列的生成是算法中内存消耗最大的一块,由于其中含有递归算法,他会占用大量的栈,尤其是在遇到长文章时,容易导致内存溢出或栈溢出的问题。rouge-chinese库成功的绕过了这一步骤。 更准...
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序列:参考文...
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计算ROUGE 值 考虑到实践中最经常计算的就是 ROUGE-1ROUGE-1、ROUGE-2ROUGE-2 和 ROUGE-LROUGE-L 这三个评估指标,因此简单地使用 rouge 库就可以了,它虽然只能计算 ROUGE 1/2/LROUGE 1/2/L,但是十分方便。 先通过pip install rouge安装,然后就可以直接调用Rouge.get_scores()计算了: ...
ROUGE-N基于n-gram的精确匹配来计算得分,ROUGE-L考虑了最长公共子序列(LCS)的匹配情况,ROUGE-S比较了生成结果和参考答案之间的共享词语和共享连续序列。 3. METEOR(Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering):是一种基于编辑距离的评价指标,不仅考虑了n-gram的匹配关系,还考虑了词义的相似性和...
本发明的方法与之比较的结果如表1所示,若考虑bleu指标,本发明提出的方法可以将性能提高3.71%至13.43%。若考虑meteor指标,本发明提出的方法可以将性能提高0.83%至8.99%。若考虑rouge-l指标,本发明提出的方法可以将性能提高2.03%至5.01%。若考虑cider指标,我们提出的方法可以将性能提高5.03%至21.19%。
ModelDev ROUGE-LTest ROUGE-L BiDAF (原始论文基线)39.2945.90 本基线系统47.6854.66 语义模型 ERNIE ERNIE(Enhanced Representation from kNowledge IntEgration)百度自研的语义表示模型,通过建模海量数据中的词、实体及实体关系,学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号,ERNIE直接对先验语义知识单元进行建...
步骤三...前言: 最近在研究短文本的自动摘要生成,在试验测试方面国内外研究学者普遍使用Rouge评价体系如Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L 今天我们就讲一下他的python实现。 你去百度搜 Python3 range() 函数用法 Pythonrange()函数用法Pythonrange()函数可创建一个整数列表,一般用在for循环中。函数语法range(start, sto...
本科技文献引用句子拓展系统的评价方法选择的是ROUGE评价方法,这种方法运用Perl语言进行编写,由微软在2004年提出REF_Ref103910317\r\h[30]。而对于ROUGE评价指标的选择,本系统主要选择的ROUGR-1,ROUGE-2和ROUGE-L三个方法,其中ROUGR-1,ROUGE-2中分别采用了1-gram和2-gram进行评价,而ROUGE-L则采用了最长公共子序...