公式：ROUGEN：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：ROUGEN = * 100 ROUGEL：基于最长公共子序列原理，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：ROUGEL = * 准确率 + * 召回率其中，准确率和召回率的计算公式分别为：准确率
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}...
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 ...
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...
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，...
rouge的计算公式如下所示: 式(3)中 n 代表比较文本单元的长度,Countmatch 代表的是同时出现在标准摘要和机器生成的摘要的文本的数目。ROUGE-L表示的是标准摘要和本文生成的摘要的最长公共子序列的长度占标准摘要的比例。 基于公式:ROUGE-1衡量一元词匹配情况,ROUGE-2衡量二元词匹配情况,ROUGE-L记录最长的公共子序列...
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 RLCS 表示召回率，而 PLCS 表示精确率，FLCS 就是 ROUGE-L。一般 beta 会设置为很大的数，因此 FLCS 几乎只考虑了 RLCS (即召回率)。注意这里...
具体计算方式如图2.1所示。 如图2.1准确率和召回率计算方式 其中,上图还存在以下几个概念: 正例:正样本,即该位置存在对应类别的物体。 负例:负样本,即该位置不存在对应类别的物体。 TP(True Positives):正样本预测为正样本的数量。 FP(False Positives):负样本预测为正样本的数量。