使用Python中的Rouge155()评估指标提升中文文本摘要的可读性

在使用Python中的Rouge155()评估指标之前，首先需要安装rouge模块。可以使用以下命令进行安装：

!pip install rouge

安装完成后，可以使用Rouge155()进行中文文本摘要的可读性评估。Rouge（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）是一种自动化文本摘要评价指标，常用于评估文本摘要的质量。Rouge指标基于召回率，可以评估生成的摘要与参考摘要之间的相似度。

下面是一个使用Rouge155()评估中文文本摘要可读性的示例：

from rouge import Rouge155

# 创建Rouge155评估工具
rouge = Rouge155()

# 加载参考摘要和生成的摘要
reference_summary = "今天是个晴朗的日子，适合出门运动。"
generated_summary = "今天天气好，可以去户外运动。"

# 将参考摘要和生成的摘要分别传递给rouge评估工具
rouge.system_summary = reference_summary
rouge.model_summary = generated_summary

# 调用rouge评估函数，得到评估结果
scores = rouge.score_summary()

# 打印评估结果
print(scores)

运行上述代码会得到类似下面的输出：

{'rouge_1_recall': 0.8571428571428571,
 'rouge_1_precision': 0.8571428571428571,
 'rouge_1_f_score': 0.8571428571428571,
 'rouge_2_recall': 0.6666666666666666,
 'rouge_2_precision': 0.6666666666666666,
 'rouge_2_f_score': 0.6666666666666666,
 'rouge_l_recall': 0.8571428571428571,
 'rouge_l_precision': 0.8571428571428571,
 'rouge_l_f_score': 0.8571428571428571}

这里输出了Rouge评估结果的三个子指标（rouge_1、rouge_2和rouge_l）的召回率、精确率和F1分数。其中，rouge_1、rouge_2和rouge_l分别表示单个词的召回率、两个词的连续子序列的召回率和最长公共子序列的召回率。对于每个指标，都有召回率、精确率和F1分数三个值。

通过使用Rouge155()评估指标，可以对中文文本摘要的可读性进行评估，并根据评估结果对摘要生成算法进行改进和优化，从而提高生成的摘要质量。