rouge计算公式如下: ROUGE-N ROUGE-N用于衡量自动生成的N元组(N个相邻单词)与参考摘要中的N元组之间的重叠度。 公式如下: 其中,S是自动生成的摘要集合,N是N元组集合,Countmatch(n,s)是自动生成的摘要集合中N元组n在参考摘要集合中出现的次数,Count(n)是N元组n在参考摘要集合中出现的次数。 2.ROUGE-L ROUGE...
ROUGE-L Rouge-L的L表示: Longest Common Subsequence,Rouge-L的计算利用了最长公共子序列(区别一下最长公共子串,这个是连续的,子序列不一定连续,但是二者都是有词的顺序的)。论文中Rouge-L的公式可以表示为: \begin{gather*} R_{lcs} =\frac {LCS(X,Y)}{m} \\ p_{lcs} =\frac {LCS(X,Y)}{n}...
我们将基于 LCS 的 F 测量(即公式 4)称为 ROUGE-L。请注意,当 X = Y 时,ROUGE-L 为 1;而当 LCS(X,Y) = 0 时,ROUGE-L 为 0,即 X 和 Y 之间没有共同点。本例中的综合因子是基于 LCS 的召回率和精确率。Melamed 等人(2003 年)使用单字节 Fmeasure 估算机器翻译质量,结果表明单字节 Fmeasure ...
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算法基于最长公共子序列（LCS）原理，计算候选摘要与参考摘要的LCS长度，同时考虑匹配位置，计算准确率和召回率。公式如下：ROUGE-L = (LCS长度 / 参考摘要长度) * 准确率 + (LCS长度 / 候选摘要长度) * 召回率 ...
具体来说,ROUGE-L的计算公式可以表示为: 其中,X表示标准答案,Y表示生成答案。m表示X的长度,n表示Y的长度。LCS (X,Y) 表示X和Y的最长公共子序列,β是一个超参数。 ROUGE-L指标主要关注机器生成的摘要或翻译中是否捕捉到了参考摘要或翻译的信息,着重于涵盖参考摘要或翻译的内容和信息的完整性。因此,可用来衡量...
应用Fβ后，便得到了 rouge-l，其公式是：ROUGE-L 其中，β是个超参数，其值越大，该指标越偏好于...
rouge-lsum公式rouge-lsum公式 Rouge-L是一种用于评估自动摘要质量的指标,而Rouge-LSUM是Rouge-L的一个变种,用于评估自动摘要的性能。 Rouge-L是一种基于n-gram重叠的评估指标,它衡量了系统生成的摘要与参考摘要之间的重叠程度。Rouge-L计算的是系统生成的摘要与参考摘要之间最长公共子序列的F1分数。这个指标能够...
ROUGE-L 中的 L 指最长公共子序列 (longest common subsequence, LCS),ROUGE-L 计算的时候使用了机器译文 C 和参考译文 S 的最长公共子序列,计算公式如下: 公式中的 表示召回率,而 表示精确率, 就是ROUGE-L。 一般beta会设置为很大的数,因此 几乎只考虑了 ...
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，...
我最近在做相关的东西，解决办法参考的是LCSTS论文里的办法， 把汉字map为数字（汉字总数还不到十万），...