利用FilesRouge()比较不同中文文本摘要算法的效果

摘要算法是文本处理和自然语言处理领域的重要应用之一。通过对文本进行处理和分析，摘要算法可以自动提取关键信息，生成简洁准确的文本摘要。

在中文文本摘要算法中，可以利用Python中的FilesRouge()函数来进行效果比较。FilesRouge()是一个开源的评估工具，可以用来计算生成的摘要与参考摘要之间的相似度得分。

下面以两个经典的中文文本摘要算法——TextRank算法和Seq2Seq模型为例，演示如何利用FilesRouge()比较它们的效果。

首先需要安装rouge模块，可以使用以下命令来进行安装：

!pip install rouge

然后，导入相关的库和模块：

import rouge

接下来，定义两个中文文本摘要算法的函数。

1. TextRank算法：

from textrank4zh import TextRank4Sentence

def textrank_summarization(text, n=3):
    # 创建TextRank4Sentence对象
    tr4s = TextRank4Sentence()
    tr4s.analyze(text=text, lower=True, source='all_filters')
    
    # 获取前n个摘要句子
    summarization = tr4s.get_key_sentences(num=n)
    
    return [s.sentence for s in summarization]

2. Seq2Seq模型：

from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

def seq2seq_summarization(text, model_name="t5-base", max_length=100):
    # 初始化tokenizer和model
    tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)
    
    # 对文本进行编码
    inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt', max_length=max_length, truncation=True)
    
    # 生成摘要
    outputs = model.generate(inputs,
                             max_length=max_length,
                             num_beams=4,
                             early_stopping=True)
    
    # 解码生成的摘要
    summarization = [tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True) for output in outputs]
    
    return summarization

接下来，准备参考摘要和待摘要的文本。假设参考摘要如下：

reference = "近日，世界卫生组织发布报告，指出烟草使用可能导致多种慢性疾病，包括心脏病、癌症和呼吸系统疾病。为了保护人们的健康，各国政府应制定严格的烟草管控措施。"

待摘要的文本如下：

text = "据报道，烟草使用已成为全球范围内的一个严重问题。烟草不仅对吸烟者本人的健康造成严重损害，还对周围的人们产生了二手烟的危害。为了保护人们的健康和减少烟草造成的社会负担，各国政府应加强对烟草的管控，并提供相关的教育宣传，帮助人们认识到烟草对健康的危害。烟草使用已被证实与多种慢性疾病相关，包括心脏病、癌症和呼吸系统疾病。许多国家已经采取了行动，制定了各种各样的烟草管控措施，如加大对烟草制品的税收、限制烟草广告和销售，以及提供戒烟服务等。"

接下来，利用两个算法生成摘要，并使用FilesRouge()计算相似度得分。

# 使用TextRank算法生成摘要
textrank_summary = textrank_summarization(text)

# 使用Seq2Seq模型生成摘要
seq2seq_summary = seq2seq_summarization(text)

# 创建FilesRouge对象
rouge = rouge.Rouge(metrics=['rouge-n', 'rouge-l', 'rouge-w'])

# 比较TextRank算法的摘要与参考摘要之间的相似度得分
textrank_scores = rouge.get_scores(textrank_summary, reference)

# 比较Seq2Seq模型的摘要与参考摘要之间的相似度得分
seq2seq_scores = rouge.get_scores(seq2seq_summary, reference)

最后，打印出得分结果：

print("TextRank算法的摘要得分：", textrank_scores)
print("Seq2Seq模型的摘要得分：", seq2seq_scores)

通过以上代码，我们可以比较两种算法生成的摘要与参考摘要之间的相似度得分。根据得分的高低可以评估算法的摘要效果，选择更适合的算法。

总结：FilesRouge()函数是一个方便的评估工具，可以用来比较不同中文文本摘要算法的效果。通过计算生成摘要与参考摘要之间的相似度得分，可以评估算法的摘要效果，选择更适合的算法进行应用。