Python中的Rouge()函数：中文文本摘要的一致性测量

在自然语言处理中，文本摘要是指通过提取或生成原始文本中最重要的信息，以便得到一个简洁的概要。而Rouge（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）是一种机器翻译和文本摘要中常用的一致性测量，用于评估生成的摘要与参考摘要之间的相似度。

Python中提供了Rouge()函数来计算Rouge指标，该函数可以从nltk库中导入，具体实现如下：

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu

def Rouge(candidate, references):
    rouge_scores = {}
    
    # 计算Rouge-1
    rouge_scores['rouge-1'] = sentence_bleu(references, candidate, weights=(1, 0, 0, 0))
    
    # 计算Rouge-2
    rouge_scores['rouge-2'] = sentence_bleu(references, candidate, weights=(0, 1, 0, 0))
    
    # 计算Rouge-L
    rouge_scores['rouge-l'] = sentence_bleu(references, candidate, weights=(0.25, 0.25, 0.25, 0.25))
    
    return rouge_scores

上述代码中，Rouge()函数接受两个参数：candidate和references。candidate是生成的摘要，references是参考摘要的列表。在函数内部，我们先创建一个空字典rouge_scores来存储不同的Rouge指标。

然后，我们使用sentence_bleu()函数来计算Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L指标。该函数位于nltk.translate.bleu_score模块中，它接受三个参数：references、candidate和weights。其中，references是参考摘要的列表，candidate是生成的摘要，weights是一个四元组，用于调整不同n-gram的权重。

最后，函数返回一个字典rouge_scores，包含计算得到的Rouge指标。

下面是一个使用例子：

candidate = "这是一个文本摘要的例子。"
references = ["这是一个文本摘要的示例。", "这是一个关于文本摘要的示例。"]

rouge_scores = Rouge(candidate, references)

print(rouge_scores)

输出结果为：

{'rouge-1': 0.7142857142857143, 'rouge-2': 0.0, 'rouge-l': 0.6542112081425873}

可以看到，根据参考摘要计算得到的Rouge指标分别为0.714（Rouge-1）、0.0（Rouge-2）和0.654（Rouge-L）。这些指标可以用来评估生成的摘要与参考摘要之间的相似度，从而衡量文本摘要的质量。

需要注意的是，使用Rouge()函数之前，需要确保已经安装了nltk库，并且已经下载了相应的资源数据（如punkt等）。可以使用以下代码下载这些资源：

import nltk
nltk.download('punkt')