NLP基础知识点：ROUGE_rouge指标

ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries

1. 简介

ROUGE 指标由 Chin-Yew Lin 提出， 主要用于评估机器翻译和文章生成摘要的质量，其全称是 (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
它主要基于召回率和n-gram

2. 预备知识：召回率（Recall）与F1值

先复习一下召回率（Recall）的概念
召回率即查全率，是所有正例被正确预测的比例。
这里放上西瓜书的上对查准率与查全率的定义

F1值是综合考虑了查准率和查全率的性能度量。

3. 论文部分

NMT中漏翻会导致低召回率

论文中介绍了四种ROUGE的形式

• ROUGE-N: 在 N-gram层面上计算召回率
• ROUGE-L: 考虑了机器译文和参考译文之间的最长公共子序列
• ROUGE-W: 改进了ROUGE-L，用加权的方法计算最长公共子序列
• ROUGE-S: ROUGE-S 也是对 N-gram 进行统计，但是其采用的 N-gram 允许"跳词 (Skip)"，即单词不需要连续出现。

3.1 ROUGE-N: N-gram Co-Occurrence Statistics

$N/n$为n-gram的长度
$ReferenceSummaries$ 为样本的一段参考摘要（一段话由多个句子组成）， $S$为其中的一个句子。
$Coun{t}_{match}(gra{m}_n)$是候选摘要和一组参考摘要中共同出现的n-grams的最大数量。

下面示例来自于知乎
生成文本：“I love China very much”(1-gram有5个词组，2-gram有4个)
参考文本：“I love my hometown very much”(1-gram有6个词组，2-gram有5个)
1-gram下两者的公共词组有{‘I’, ‘love’, ‘very’, ‘much’}4个，ROUGE-1=4/6
2-gram下两者的公共词组有{‘I love’, ‘very much’}2个，ROUGE-2=2/5。

上述情况为用一个候选摘要与一个参考摘要进行评估的计算公式
假设有 M 个reference，ROUGE-N 会分别计算candidate summary和这些reference的 ROUGE-N 分数，并取其最大值。
This procedure is also applied to computation of ROUGE-L , ROUGE-W , and ROUGE-S.

3.2 ROUGE-L: Longest Common Subsequence

3.2.1 Sentence-Level LCS

X是一个reference summary sentence(长度为m), Y是一个candidate summary sentence(长度为n)
LCS(X, Y)是X,Y的最长子序列长度。

$R_{l}cs$为召回率，$P_{l}cs$为准确率，$F_{l}cs$为F1度量的一般形式。

ROUGE-L还以自然的方式捕捉句子级结构。
下面给出一个例子：

使用S1作为参考，S2和S3作为候选句，S2和S3将有相同的ROUGE-2评分，因为它们都有一个bigram，即“the gunman”。
但这两句话的语义，可以说是恰恰相反的。
在ROUGE-L中，令$\beta$=1，S2 = (2x0.75x0.75)/(0.75+0.75) = 0.75，S3 = (2x0.5x0.5)/(0.5+0.5) = 0.5
根据ROUGE-L，候选句S2的得分更高，这和人的认知也是一致的。

然而，LCS有一个缺点，它只计算主要的在序列中的词；因此，其他可选的LCSes和较短的序列不会反映在最终得分中。
例如再来一个句子S4. the gunman police killed
S3和S4的ROUGE-2得分是相同的，这显然是不合理的。

3.2.2 Summary-Level LCS

使用union LCS（union longest common subsequence）评估一个reference summary sentence和每个candidate summary sentence的匹配程度。
$r_i$：reference summary sentence
$c_j$: candidate summary sentence
一个reference summary有u个句子，总计有m个词
一个candidate summary有v个句子，总计有n个词
计算公式如下：


论文中指出参数$\beta$在国际评比中一般设为∞，所以F值一般由召回率R确定。
$LC{S}_U(r_i,C)$是$r_i$和候选summary C的union LCS的召回率
下面用一个具体例子来说明union LCS如何计算。
ri = w1 w2 w3 w4 w5
C中有2个句子，c1 = w1 w2 w6 w7 w8 ，c2 = w1 w3 w8 w9 w5
LCS(r1, c1) = “w1 w2”, LCS(r1, c2) = “w1 w3 w5”.
union LCS = “w1 w2 w3 w5”
$LC{S}_U(r_i,C)=4/5$