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tag:评价指标,摘要,nlp

Rouge(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)，是评估自动文摘以及机器翻译的一组指标。它通过将自动生成的摘要或翻译与一组参考摘要（通常是人工生成的）进行比较计算，得出相应的分值，以衡量自动生成的摘要或翻译与参考摘要之间的“相似度”。

rouge-N

指N-gram的个数

在中文中计算时，需要用空格将每个字分开（如同英文句子中每个单词之间的空格一样）

举个例子

from rouge import Rouge  
rouge = Rouge()  
title = '今天是星期四'  
pred_title = '今天是周四'  
pred_title2 = '周四是今天'  
print(rouge.get_scores(' '.join(list(pred_title)), ' '.join(list(title))))  # [{'rouge-1': {'r': 0.6666666666666666, 'p': 0.8, 'f': 0.7272727223140496}, 'rouge-2': {'r': 0.4, 'p': 0.5, 'f': 0.4444444395061729}, 'rouge-l': {'r': 0.6666666666666666, 'p': 0.8, 'f': 0.7272727223140496}}]print(rouge.get_scores(' '.join(list(pred_title2)), ' '.join(list(title))))
# [{'rouge-1': {'r': 0.6666666666666666, 'p': 0.8, 'f': 0.7272727223140496}, 'rouge-2': {'r': 0.2, 'p': 0.25, 'f': 0.22222221728395072}, 'rouge-l': {'r': 0.3333333333333333, 'p': 0.4, 'f': 0.36363635867768596}}]

rouge-1

指单个词的匹配度

• 召回r=单个词重合数/len(title)，即找到了多少个字，r=4（重合字为：今天是四）/6=0.67
• 精准p=单个词重合数/len(pred_title)，即找到的字里面有多少个是对的，p=4/5=0.8
• f即为r和p的计算，f=(2PR)/(P+R)=0.737
• 两个例子完全相同，不在乎顺序问题

rouge-2

指每两个字的匹配度

• 召回r=每两个字的重合数/len(title)，即找到了多少个字，r=2（今天、天是）/5（今天、天是、是星、星期、期四）=0.4；在title2时，r=1（今天）/5（今天、天是、是星、星期、期四）=0.2
• 精准p=每两个字的重合数/len(pred_title)，即找到的字里面有多少个是对的，p=2/4=0.5；在title2时，p=1（今天）/4（周四、四是、是今、今天）=0.25
• f即为r和p的计算，f=(2PR)/(P+R)

rouge-L

LCS(longest common subsequence，最长公共子序列)的首字母，因为Rouge-L使用了最长公共子序列。但需要注意的是，这是考虑了顺序的最长公共子序列（因为这个顺序问题很多博客都没说困惑了好久）。

• 召回r=3（今天是四）/len(title)=4/6；在title2时，r=2（今天）/6=1/3
• 精准p=3（今天是四）/len(pred_title)=4/5；在title2时，r=2（今天）/5=0.4
• f即为r和p的计算

优点：不要求词的连续匹配，只要求按词的出现顺序匹配即可，能够像n-gram一样反映句子级的词序。自动匹配最长公共子序列，不需要预先定义n-gram的长度。
缺点：只计算一个最长子序列，最终的值忽略了其他备选的最长子序列及较短子序列的影响。

看完这个例子就可以很清楚的了解到，如果预测出来的顺序一样，如title例子，此时rouge1=rouge-L；但到了title2时，由于考虑了顺序问题，此时最长公共子序列不再是“今天是四”而是“今天”，两个例子中rouge-1没有变化，但rouge2和rouge-L都发生了变化。