用Python实现Rouge评估算法

Rouge（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）是一种常用于自然语言处理中文本摘要评估的算法。它主要用于计算自动生成的文本摘要与人工生成的参考摘要之间的相似度。

Rouge算法通过比较候选摘要与多个参考摘要之间的词语重叠、序列重叠等指标来评估摘要的质量。常用的Rouge指标有Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L。

下面是一个使用Python实现Rouge评估算法的示例：

import nltk

def rouge_score(candidate_summary, reference_summary):
    candidate_words = nltk.word_tokenize(candidate_summary)
    reference_words = nltk.word_tokenize(reference_summary)
    
    intersection = set(candidate_words) & set(reference_words)
    rouge_1 = len(intersection) / len(reference_words)
    
    candidate_bigrams = nltk.bigrams(candidate_words)
    reference_bigrams = nltk.bigrams(reference_words)
    intersection_bigrams = set(candidate_bigrams) & set(reference_bigrams)
    rouge_2 = len(intersection_bigrams) / len(reference_bigrams)
    
    lcs = nltk.lcsutil.lcs(reference_words, candidate_words)
    rouge_l = len(lcs) / len(reference_words)
    
    return rouge_1, rouge_2, rouge_l

# 示例摘要
candidate_summary = "天猫双11促销活动超过预期"
reference_summary = "今年天猫双11促销活动销售额再创新高"

# 计算Rouge指标
rouge_1, rouge_2, rouge_l = rouge_score(candidate_summary, reference_summary)

print("Rouge-1: %.2f" % rouge_1)
print("Rouge-2: %.2f" % rouge_2)
print("Rouge-L: %.2f" % rouge_l)

这个示例使用了NLTK库来辅助进行文本处理操作。nltk.word_tokenize()函数将输入的文本分词为单词。nltk.bigrams()函数将分词的结果转换为bigrams（相邻的两个词语）。nltk.lcsutil.lcs()函数返回最长公共子序列（Longest Common Subsequence）。

在示例中，我们提供了一个候选摘要和一个参考摘要。我们计算了候选摘要与参考摘要之间的Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L指标，并将结果打印输出。

需要注意的是，这只是一个简单示例，实际中可能需要考虑更多的文本处理和评估细节。此外，还可以使用其他的NLP工具库来提高Rouge评估的准确性和效率，比如ROUGE评估模块、BERT等。

总结来说，Rouge是一种常用的文本摘要评估算法，可以用来评估自动生成的文本摘要与人工生成的参考摘要之间的相似度。使用Python可以方便地实现Rouge算法，并对自动生成的摘要进行评估。