rouge-su 和rouge-s区别

Rouge-S和Rouge-SU都是用于评估文本摘要质量的指标，其中Rouge-S是基于n-gram的相似度度量，而Rouge-SU则是基于单词级别的相似度度量。具体来说，Rouge-S考虑了n-gram的匹配情况，而Rouge-SU则考虑了单词级别的匹配情况。因此，Rouge-SU比Rouge-S更加全面和准确。

相关问题

rouge-su指标详解

Rouge-SU是一种用于评估文本摘要质量的指标，它是Rouge指标的一种变体。Rouge-SU考虑了摘要中的不完整单元，即摘要中包含的但未完全匹配的短语或单词。它使用了一种称为Skip-Bigram的技术，该技术允许匹配不完整的短语或单词。Rouge-SU指标越高，表示摘要的质量越好。

rouge-N python实现

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。