rouge-N python实现
时间: 2023-05-24 14:04:55 浏览: 302
以下是一个简单的 rouge-N Python 实现:
```
from nltk import ngrams
from collections import Counter
def rouge_n(ref, hyp, n):
ref_grams = ngrams(ref.split(), n)
hyp_grams = ngrams(hyp.split(), n)
ref_counter = Counter(ref_grams)
hyp_counter = Counter(hyp_grams)
intersection = sum((ref_counter & hyp_counter).values())
union = sum((ref_counter | hyp_counter).values())
return intersection / union
```
这个函数接受三个参数:参考文本 (ref)、候选文本 (hyp)、N-gram 的大小 (n)。
函数首先将参考文本和候选文本分别进行 N-gram 分割,并使用 Counter 函数计算每种 N-gram 的出现次数。
然后,函数计算交集和并集,并返回相应的 Rouge-N 值。
你可以通过在函数中调用这个函数即可计算 Rouge-N。例如,计算句子 "The quick brown fox jumps over the lazy dog" 和 "The quick brown fox jumps over the quick dog" 的 Unigram Rouge-N 值是:
```
ref = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
hyp = "The quick brown fox jumps over the quick dog"
rouge_1 = rouge_n(ref, hyp, 1)
print("Rouge-1: ", rouge_1)
```
输出:
```
Rouge-1: 0.8095238095238095
```
这个函数的优点是:它简单明了,易于理解和使用,你可以很容易地扩展到 Rouge-N+ 或移除停止词等功能。
缺点是:这个函数没有考虑词序关系,不太适用于一些需要考虑词序的 NLP 任务。另一个问题是它使用了 NLTK 和 collections 库,如果你的数据规模很大,你可能需要考虑效率问题。
阅读全文