用Python计算中文文本摘要的Rouge指标

Rouge (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) 是一种常用于自动生成文本摘要评估的指标。它通过比较生成的摘要与参考摘要之间的重叠程度来判断两者之间的相似性。Rouge指标基于召回率，包括Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L等不同的变体。下面是一个使用Python计算中文文本摘要的Rouge指标的示例代码。

首先，需要安装rouge包。可以使用以下命令在命令行中安装rouge：

pip install rouge

然后，可以使用以下代码计算Rouge指标：

from rouge import Rouge

def compute_rouge(hypothesis, reference):
    rouge = Rouge()
    scores = rouge.get_scores(hypothesis, reference)
    return scores

hypothesis = "这是自动生成的摘要。"
reference = "这是参考摘要。"
rouge_scores = compute_rouge(hypothesis, reference)
print(rouge_scores)

输出将会是一个包含Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L指标的字典。例如：

[{'rouge-1': {'f': 0.5, 'p': 0.5, 'r': 0.5}, 'rouge-2': {'f': 0.0, 'p': 0.0, 'r': 0.0}, 'rouge-l': {'f': 0.5, 'p': 0.5, 'r': 0.5}}]

这里的Rouge-1、Rouge-2和Rouge-L分别是最常用的三个Rouge指标。其中，“f”表示F1得分，“p”表示精确度，“r”表示召回率。

在计算中文文本摘要的Rouge指标时，需要注意分词的问题。可以使用分词工具（如jieba）将文本进行分词，然后将分词后的结果作为参数传递给Rouge计算函数。

import jieba

def compute_rouge(hypothesis, reference):
    rouge = Rouge()
    hypothesis_tokens = " ".join(jieba.cut(hypothesis))
    reference_tokens = " ".join(jieba.cut(reference))
    scores = rouge.get_scores(hypothesis_tokens, reference_tokens)
    return scores

hypothesis = "这是一个自动生成的文本摘要。"
reference = "这是一个参考摘要。"
rouge_scores = compute_rouge(hypothesis, reference)
print(rouge_scores)

在这个例子中，我们使用jieba进行分词处理，然后将分词后的结果作为参数传递给Rouge计算函数。这样可以确保对中文文本进行正确的比较。

这是一个简单的使用Python计算中文文本摘要的Rouge指标的例子。希望对你有帮助！