python用于摘要评分的rouge库的信息收集

绝地灬酷狼 2023-01-21 05:20 86阅读 0赞

# 资料 #

[github][]

# 以下资料来自 #

[python学习-114-自动文本摘要Rouge评价体系实现(很简单)  
][python_-114-_Rouge_]

## 前言： ##

最近在研究短文本的自动摘要生成，在试验测试方面国内外研究学者普遍使用Rouge评价体系如 Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L 今天我们就讲一下他的python实现。

你去百度搜索资料看到各种配置各种安装啊 如下：特别麻烦

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhYnJpZWxfd2Vp_size_16_color_FFFFFF_t_70]

`其实不用这么麻烦`  
如果你只是单纯的使用Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L这三个评价体系的话实现很简单

步骤1：使用pip安装rouge

pip install rouge

步骤二 计算生成文本与 参考文本的Rouge值

# coding:utf8
    from rouge import Rouge
    a = ["i am a student from china"]  # 预测摘要 （可以是列表也可以是句子）
    b = ["i am student from school on japan"] #真实摘要
     
    ''' f:F1值 p：查准率 R：召回率 '''
    rouge = Rouge()
    rouge_score = rouge.get_scores(a, b)
    print(rouge_score[0]["rouge-1"])
    print(rouge_score[0]["rouge-2"])
    print(rouge_score[0]["rouge-l"])

以上就是计算一对数据的Rouge的值如下

{ 'p': 1.0, 'f': 0.7272727226446282, 'r': 0.5714285714285714}
    { 'p': 1.0, 'f': 0.6666666622222223, 'r': 0.5}
    { 'p': 1.0, 'f': 0.6388206388206618, 'r': 0.5714285714285714}

`f:F1值 p：查准率 R：召回率`

# 这和我们在论文中看到的值可是不一样，论文中都是一个 这里为什么是三个 那像论文中的值应该怎么计算那？ #

![在这里插入图片描述][20210514155540881.png]

步骤三：Rouge值得选取和选取原理

\-------------------------------------------------------------------------------原理---------------------------------------------------------------------------

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-1、Rouge-2、Rouge-N的定义是这样的

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhYnJpZWxfd2Vp_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

分母是n-gram的个数，分子是参考摘要和自动摘要共有的n-gram的个数。

举个例子：

the cat was found under the bed  #生成的摘要

the cat was under the bed   #参考摘要

两者n-gram的计算  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhYnJpZWxfd2Vp_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 所以 对于Rouge1和Rouge2应该就是n-gram下召回率Recall ###

Rouge-L  
L即是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。Rouge-L计算方式如下图：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhYnJpZWxfd2Vp_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

本博客参考：

https://www.jianshu.com/p/2d7c3a1fcbe3

https://blog.csdn.net/qq\_25222361/article/details/78694617

[github]: https://github.com/rouge-ruby/rouge
[python_-114-_Rouge_]: https://blog.csdn.net/u013521274/article/details/89460322
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0dhYnJpZWxfd2Vp_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221020/c6dec4fe81a54375b4a834061d9aacf6.png
[20210514155540881.png]: /images/20221020/2ed7075ea48749e5b2d1a9f370f73453.png
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