python学习-114-自动文本摘要Rouge评价体系实现(很简单)_rouge cat 摘要生成

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 

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？

步骤三：Rouge值得选取和选取原理

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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

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 

 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：

本博客参考：

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

https://blog.csdn.net/qq_25222361/article/details/78694617

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