以下是ROUGE的一些主要指标: 1. ROUGE-N: ROUGE-N是通过比较生成文本和参考文本之间的n-gram来计算相似度。N表示n-gram的长度。ROUGE-1衡量单词级别的相似度,ROUGE-2衡量双词组的相似度,ROUGE-3衡量三词组的相似度。 2.ROUGE-L:ROUGE-L衡量生成文本和参考文本之间的最长公共子序列(LCS)。LCS表示生成文本和...
Rouge-L指标是利用最长公共子序列(LCS)来衡量生成文本和参考文本之间的相似性。最长公共子序列是指两个序列中最长的子序列,可以是连续的,也可以是不连续的。Rouge-L主要关注生成文本与参考文本之间的长距离依赖关系。 计算Rouge-L时,首先计算生成文本和参考文本的最长公共子序列的长度。然后,将最长公共子序列的长度除...
一、Rouge评分指标概述 Rouge评分指标是一种自动评估文本生成或摘要系统性能的方法,通过比较系统生成的文本和参考标准文本的相似度来计算评分。Rouge评分包括Rouge-N、Rouge-L和Rouge-S等几种不同的评估方法,这些方法可以衡量文本的相似度、重复度和句子结构等方面的表现。 二、Rouge-N评分 Rouge-N评分是一种基于n元...
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R...
ROUGE评价算法是用于评估机器生成摘要与人工参考摘要相似度的指标。它通过比较候选摘要与参考摘要，计算出一系列度量值。ROUGE-N算法以n个最长匹配为参考摘要的子序列，计算候选摘要中匹配子序列的比例。计算公式为：ROUGE-N = (匹配子序列数量 / 参考摘要中的n最长匹配子序列数量) * 100 ROUGE-L算法...
本文介绍了四种不同的 ROUGE 测量方法:ROUGE-N、ROUGE-L、ROUGE-W和ROUGE-S四种不同的 ROUGE 测量方法及其评估结果。其中三种已在 2004 年文档理解大会 (DUC) 上使用,这是 NIST 赞助的一次大规模摘要评估。 1. Introduction 传统的摘要评估包括人工对不同质量指标的判断,例如连贯性、简洁性、语法性、可读性和...
在Python中,可以使用rouge-score库来计算Rouge评价指标。首先,需要安装rouge-score库: ``` pip install rouge-score ``` 然后,可以使用以下代码调用Rouge评价指标: ```python from rouge_score import rouge_scorer # 创建Rouge评价器 scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rouge1', 'rouge2', 'rougeL'], us...
机器自动摘要常见的参考指标rouge有若干个优化版本,核心是通过统计机器候选摘要句子和标准摘要句子重叠的单元n-gram,来评判摘要的质量。 ROUGE ROUGEN ROUGE-1 ROUGE-2 ROUGE-3 ROUGE-L ROUGE-W ROUGE-S ROUGE-SU 中文摘要代码 1.ROUGE-N 共现的字词个数摘要个数ROUGE−N=共现的字/词个数摘要个数 ...
一、指标 Video Caption / 视频字幕常用的标准指标有四种:BLEU-1[1],BLEU-2[1],BLEU-3[1],BLEU-4[1],ROUGE-L[2],METEOR[3],CIDEr[4],SPICE[5],这些指标在论文中又分别可能会记为B@1,B@2,B@3,B@4,R,M,C,S。 1.1、BLEU-n BLEU,全称为Bilingual Evaluation Understudy,中文意思是双语评估替补...
2. **ROUGE-L**：利用最长公共子序列（LCS）计算得分。公式为：[公式]其中，X和Y分别为参考答案和生成答案，m和n为X和Y的长度，[公式]为X和Y的最长公共子序列长度。通过设置[公式]的值，影响最终得分，通常设置较大值，使得得分更受召回率影响。3. **ROUGE-W**：通过加权计算连续匹配的分数，...