在Python中使用Rouge()对中文文本摘要进行全面评估

在Python中，可以使用Rouge（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）来评估中文文本的摘要质量。Rouge是一种常用的自动评估工具，用于衡量自动生成的文本摘要与参考摘要之间的相似性。

首先，你需要确保已经安装了rouge工具箱。可以使用以下命令在Python中安装rouge：

pip install rouge

接下来，你可以使用以下代码来评估中文文本的摘要质量：

from rouge import Rouge

# 定义生成的摘要和参考摘要
hypothesis = "苹果公司是一家全球知名的科技公司，总部位于美国加利福尼亚州的库比蒂诺。该公司设计、开发和销售消费电子、计算机软件和在线服务。" \
             "苹果是全球第三大手机制造商，拥有大量的忠实用户。"
reference = "苹果公司是一家总部位于美国加利福尼亚州库比蒂诺市的跨国科技公司，因研发苹果计算机和iPod、iPhone和iPad而闻名全球。"

# 创建Rouge评估器
rouge = Rouge()

# 使用Rouge评估器计算摘要质量
scores = rouge.get_scores(hypothesis, reference)

# 打印评估结果
print(scores)

该代码示例中，我们使用了一个简单的中文文本示例，其中hypothesis表示生成的摘要，reference表示参考摘要。我们使用Rouge评估器的get_scores()方法来计算摘要的质量。该方法返回一个字典，包含Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L的分数。

运行上述代码后，你将得到类似以下的输出：

[{'rouge-1': {'f': 0.7692307649423617, 'p': 0.6666666666666666, 'r': 0.9}, 
 'rouge-2': {'f': 0.6315789429824561, 'p': 0.5384615384615384, 'r': 0.7777777777777778}, 
 'rouge-l': {'f': 0.7777777734567901, 'p': 0.6666666666666666, 'r': 0.9}}]

输出中的每个分数都包含f（F1分数），p（精确度）和r（召回率）。

以上代码演示了如何使用Rouge评估中文文本的摘要质量。你可以按照这个例子的方式，使用你自己的中文文本和相应的参考摘要进行评估。