ROUGE-2.0：自动化文本摘要评估的终极工具

ROUGE评估工具包用于衡量自动生成的摘要与一组参考摘要（一般由人工生成）之间的重合度，是评估自动文摘系统性能的一种标准方法。 ROUGE-2.0支持的主要功能包括： 1. ROUGE-N评估：N代表N-gram，N可以是任何自然数。通常用于评估N-gram级别的重合度，包括单字（ROUGE-1）、二元组（ROUGE-2）、三元组（ROUGE-3）等。 2. ROUGE-L评估：ROUGE-L指标基于Longest Common Subsequence（LCS）算法计算最长公共子序列的长度，用以评估两个摘要之间的重合度。 3. ROUGE-S和ROUGE-SU评估：ROUGE-S利用skip-bigram（跳词二元组）统计重合度，而ROUGE-SU则类似于ROUGE-S，但是它忽略了重合序列中连续的停用词。 ROUGE-2.0还支持一次性评估多个ROUGE指标，允许用户更高效地完成评估过程。 此外，ROUGE-2.0支持不同语言的词干处理，能够对不同语言的文本进行评估，提供了词干提取的功能。用户可以自定义停用词列表，用以从文本中移除这些停用词，从而专注于更有意义的词汇。 该工具包还支持unicode文本的评估，包括对波斯等需要特殊字符集的语言的支持。 标签信息表明，ROUGE-2.0是使用Java语言开发的，并且与自然语言处理（NLP）紧密相关。它被设计为一个评估工具包（evaluation-toolkit），用于文本摘要（text-summarization）的评估，且支持多种ROUGE变体（rouge-n, rouge-l, rouge-su, rouge-s）。它属于自然语言处理（Natural Language Processing）领域中的Java组件。 压缩包子文件的文件名称列表中包含的'ROUGE-2.0-master'表明这是一个主版本或者包含完整功能的版本，用户可以从该压缩文件中获取ROUGE-2.0工具包的所有必要组件。 总的来说，ROUGE-2.0是一个功能全面、支持多种评估指标、适合多语言处理的自动文本摘要评估工具，它为研究者和开发者提供了一个强大的评估平台，用以衡量和改进他们的文本摘要系统。"