F_{wlcs}就是Rouge-w分数,上面公式中,WLCS(X,Y)是根据连续匹配情况加权后的最长公共子序列长度(叫分值更合适)。在论文中,这两个例子算出来的Rouge-w分数是不一样的:Rouge\small{-W}_{Y_1} = 0.571,Rouge\small{-W}_{Y_2} = 0.286。 总的来说Rouge-W的实现比前面的要复杂,更多的细节可以参考原始...
它是用于ROUGE(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)指标的Python实现。ROUGE主要用于自动摘要评估,它比较机器生成的摘要与人工生成的参考摘要之间的相似性。 以下是使用Pyrouge计算ROUGE指标的基本步骤: 1 首先,确保已经安装了Pyrouge。你可以从PyPI安装它: pip 1 Pyrouge需要使用ROUGE评估脚本来计算指标。
示例说明了ROUGE-S在不同情况下计算得分的过程，包括skip-bigram的组合个数和与参考文本的共现情况。ROUGE的优点在于计算高效，适用于忽略同义词、近义词等语义级别时的合理判断，但缺点是仅在单词、短语层面衡量相似度，不能考虑语义级别的相似性。在Python中，可以使用rouge库进行实现，该库提供了方便的安...
。机器翻译模型根据源文s生成了一个生成序列x,且W为根据候选序列x生成的N元单词组合,则ROUGE算法的计算方式为:ROUGE-N(x)=∑nk=1∑w∈Wmin(cw(x),cw(rk))∑nk=1∑w∈Wcw(rk) 其中,cw(x) 为N元组合词w在生成序列x中出现的次数,cw(rk) 为N元组合词w在参考序列rk中出现的次数。 从公式可以看到,...
cd pythonrouge/RELEASE-1.5.5/data/rm WordNet-2.0.exc.db./WordNet-2.0-Exceptions/buildExeptionDB.pl./WordNet-2.0-Exceptions./smart_common_words.txt./WordNet-2.0.exc.db 然后进行测试: ./ROUGE-1.5.5.pl -e data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 -n 4 -w 1.2 -a ROUGE-test.xml ...
/ROUGE-1.5.5.pl -e data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 -n 4 -w 1.2 -a ROUGE-test.xml 其中测试文件可以从如下网址下载:ROUGE-test.xml.../ROUGE-1.5.5.pl -e data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 ...