中文文本摘要自动生成是自然语言处理中的一个重要任务，评估摘要质量是评估生成系统性能的关键。Rouge评价指标计算器是一种常用的评估工具，用于比较生成的摘要与参考摘要之间的相似度。
Rouge评价指标计算器在中文文本摘要自动生成系统中的应用可以有以下几个方面：
1. 评估生成模型的性能：通过使用Rouge评价指标计算器，可以对生成模型的性能进行准确的定量评估。该评价指标计算器可以计算出自动生成的摘要与人工参考摘要之间的相似度，从而确定系统生成的摘要的质量。
2. 调优生成模型参数：通过使用Rouge评价指标计算器，可以比较不同参数设置下生成摘要的质量差异。系统可以使用该评价指标计算器计算出不同参数设置下的Rouge分数，并选择最适合的参数设置来生成最佳的摘要结果。
3. 对比不同生成模型：通过使用Rouge评价指标计算器，可以比较不同的生成模型在相同输入下生成的摘要质量。该评价指标计算器可以计算出不同生成模型生成的摘要与人工参考摘要之间的相似度，从而确定哪个模型生成的摘要质量更好。
下面是一个应用例子，展示如何使用Python的Rouge评价指标计算器计算中文文本摘要自动生成系统的性能：
from rouge import Rouge
def generate_summary(text):
# 生成摘要的逻辑，比如使用网络模型生成摘要
summary = "这是一个自动生成的摘要。"
return summary
def compute_rouge_scores(generated_summary, reference_summary):
rouge = Rouge()
scores = rouge.get_scores(generated_summary, reference_summary)
return scores
text = "这是一段待摘要的中文文本。"
reference_summary = "这是一个参考摘要。"
generated_summary = generate_summary(text)
scores = compute_rouge_scores(generated_summary, reference_summary)
print(scores)
在这个例子中，首先定义了一个generate_summary函数，用于生成摘要。接下来，定义了一个compute_rouge_scores函数，用于计算Rouge分数。然后，指定待摘要的中文文本和参考摘要，并调用函数generate_summary生成摘要。最后，调用函数compute_rouge_scores计算生成摘要与参考摘要之间的Rouge分数，并打印输出。
这个例子展示了如何使用Python的Rouge评价指标计算器来评估中文文本摘要自动生成系统的性能，从而帮助系统设计者进行模型调优和性能对比。