基于Pyrouge的中文文本摘要评测方法与算法研究

摘要评测是评估文本摘要质量的一种方法，通过与人工参考摘要进行比较来衡量自动生成摘要的准确性和完整性。Pyrouge是一个开源的用于文本摘要评估的工具包，可以用于计算自动生成的摘要与参考摘要之间的重合度。

下面是基于Pyrouge的中文文本摘要评测方法与算法的研究。

一、准备数据

首先，我们需要准备两组数据：自动生成的摘要和参考摘要。自动生成的摘要是使用文本摘要算法自动生成的一段文本；参考摘要是由人工编写的对原始文本的一个总结。

二、安装Pyrouge

1. 首先，需要安装Python 2.7版本，因为Pyrouge目前不支持Python 3.x版本。

2. 在命令行中输入以下命令来安装Pyrouge：

pip install pyrouge

3. 安装完成后，还需要下载ROUGE-1.5.5的程序，并将其放置在指定目录下。可以从下面的链接中下载：

https://github.com/andersjo/pyrouge/archive/master.zip

4. 下载完成后，解压文件并将其放置在指定目录下，例如：

/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5/

5. 接下来，在命令行中输入以下命令来测试Pyrouge是否安装成功：

pyrouge_test

三、使用Pyrouge进行评估

1. 首先，需要将自动生成的摘要和参考摘要分别保存到两个文本文件中。

2. 接下来，使用以下代码来计算摘要的重合度：

from pyrouge import Rouge155

def evaluate_rouge(system_path, reference_path):
    r = Rouge155()
    r.system_dir = system_path
    r.model_dir = reference_path
    r.system_filename_pattern = '(\d+).txt'
    r.model_filename_pattern = '#ID#.txt'
    output = r.convert_and_evaluate()
    print(output)
    output_dict = r.output_to_dict(output)
    return output_dict

system_path = 'path/to/system/summaries'
reference_path = 'path/to/reference/summaries'
output_dict = evaluate_rouge(system_path, reference_path)

在上述代码中，system_path是自动生成的摘要所在的文件夹路径，reference_path是参考摘要所在的文件夹路径。system_filename_pattern和model_filename_pattern是匹配自动生成的摘要和参考摘要的文件名模式。

四、输出评估结果

最后，可以通过以下代码来输出评估结果：

from pyrouge import Rouge155

def evaluate_rouge(system_path, reference_path):
    r = Rouge155()
    r.system_dir = system_path
    r.model_dir = reference_path
    r.system_filename_pattern = '(\d+).txt'
    r.model_filename_pattern = '#ID#.txt'
    output = r.convert_and_evaluate()
    print(output)
    output_dict = r.output_to_dict(output)
    return output_dict

system_path = 'path/to/system/summaries'
reference_path = 'path/to/reference/summaries'
output_dict = evaluate_rouge(system_path, reference_path)

print('ROUGE-1: {0}'.format(output_dict['rouge_1_f_score']))
print('ROUGE-2: {0}'.format(output_dict['rouge_2_f_score']))
print('ROUGE-L: {0}'.format(output_dict['rouge_l_f_score']))

在上述代码中，output_dict是一个包含评估结果的字典。可以通过索引访问其中的评估指标，如ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L的F1分数。

以上就是基于Pyrouge的中文文本摘要评测方法与算法的研究。通过对自动生成的摘要与参考摘要进行重合度的计算和评估，可以得到一个准确性和完整性的评估结果，从而对文本摘要算法的性能进行衡量和改进。