使用Rouge155()函数比较不同摘要算法在中文文本上的效果

Rouge155是一个用于评估自动摘要质量的常用工具，它支持多种摘要评价指标，包括Rouge-N、Rouge-L和Rouge-S等。下面是一个使用Rouge155函数比较不同摘要算法在中文文本上的效果的例子：

首先，我们需要安装rouge模块。可以使用以下命令来安装rouge：

!pip install rouge

接下来，我们需要加载中文文本和相应的摘要。假设我们有以下中文文本和摘要：

text = '自然语言处理（NLP）是人工智能和计算机科学领域的一个分支，研究计算机和人类自然语言之间的相互作用。NLP的目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言。近年来，NLP已经取得了巨大的进展，包括机器翻译、文本分类、情感分析等领域。'
summary = '自然语言处理（NLP）是人工智能和计算机科学领域的一个分支，研究计算机和人类自然语言之间的相互作用。'

接下来，我们可以使用Rouge155()函数来进行摘要的评估：

from rouge import Rouge155

rouge = Rouge155()
rouge.system_summary = summary
rouge.reference_summary = summary

scores = rouge.score_summary(text)

最后，我们可以打印出各项指标的得分：

print("Rouge-N得分: ", scores['rouge_1/f_score'])
print("Rouge-L得分: ", scores['rouge_l/f_score'])

运行以上代码，即可得到不同摘要算法在中文文本上的效果。

需要注意的是，Rouge155函数也支持同时比较多个摘要算法的效果，只需要将多个摘要算法的结果传入rouge.system_summary和rouge.reference_summary即可。同时，Rouge155函数还支持计算多个摘要的平均得分，以便得到更全面的评价结果。