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文本摘要评测工具ROUGE的搭建和测试
-2 Average_R: 0.03522 (95%-conf.int. 0.01812 - 0.05479) 11 ROUGE-2 Average_P: 0.02964 (95%-conf.int. 0.01698 - 0.04433) 11 ROUGE-2 Average_F: 0.03109 (95%-conf.int. 0.01669 - 0.04702) ------------------ -2 Average_R: 0.05210 (95%-conf.int. 0.02453 - 0.08236) 12 ROUGE-2 Average_P: 0.05569 (95%-conf.int. 0.02581 - 0.08922) 12 ROUGE-2 Average_F: 0.05265 (95%-conf.int. 0.02501 - 0.08296) ------------------ -2 Average_R: 0.04886 (95%-conf.int. 0.02609 - 0.07824) 13 ROUGE-2 Average_P: 0.04829 (95%-conf.int.
1.9K30编辑于 2022-05-07 - 来自专栏素质云笔记
网络表情NLP（一）︱颜文字表情实体识别、属性检测、新颜发现
可参考：python︱flashtext高效关键词查找与替换 rouge，Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L分别是：生成的摘要的1gram-2gram在真实摘要的1gram-2gram的准确率召回率和 Rouge() rouge_score = rouge.get_scores(a, b) print(rouge_score[0]["rouge-1"]) print(rouge_score[0]["rouge 从rouge的评分来看，rouge-1太粗糙；rouge-2比较合适， 且几个统计量中，f/p/r,f效果比较好，p/r可能会有比较多的选项，也就是差异性不明显 参数: - min_s = 0.35 ,阈值，一定要相似性大于才会给出；如果是'rouge-1'比较合适的阈值在0.75 - score_type = 'rouge-2',rouge的得分类型,n-grams - stat
2K20编辑于 2021-12-07 - 来自专栏朴素人工智能
Transformer多轮对话改写实践
3.1验证集上效果比较 rouge-1 rouge-2 rouge-l Baseline 0.906 0.836 0.897 本文 0.907 0.827 0.88 Baseline基于完全copy 备注： 1）Rouge-1 rouge-1 比较生成文本和参考文本之间的重叠词（字）数量 2） Rouge-2 rouge-2 比较生成文本和参考文本之间的 2-gram 重叠的数量 3） Rouge-L rouge-1 rouge-2 rouge-l Baseline 0.92 0.893 0.955 本文 0.938 0.926 0.965 基于指针抽取的方法对负样本的识别效果会更好。
3K40发布于 2020-05-07 - 来自专栏我的充电站
NLP笔记：生成问题常用metrics整理
除此之外，rouge没有句长惩罚因子，他的公式可以直接表达为如下形式： 2021-03-28 (41).png 根据n的取值不同，rouge可以分为rouge-1, rouge-2等等。 参考链接 语言模型评价指标Perplexity 一种机器翻译的评价准则——Bleu 机器翻译自动评估-BLEU算法详解 自动文摘评测方法：Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-S
2.2K20发布于 2021-03-28 使用DPO在SageMaker中定制Nova模型
}, },}模型评估结果指标 基准模型微调模型提升幅度F1 0.26 0.46 81% ROUGE-1 0.38 0.52 39% ROUGE
21100编辑于 2025-08-06- 来自专栏CNNer
【数据集】开源 | XL-Sum，一个全面和多样化的数据集，包括来自BBC的100万专业注释的文章-摘要对，涵盖44种语言
与使用类似的单语言数据集获得的结果相比，XL-Sum得出了具有竞争力的结果:在我们基准测试的10种语言上，我们显示出高于11分的ROUGE-2分数，其中一些超过了多语言训练获得的15分。
1.2K10发布于 2021-09-23 - 来自专栏NLP/KG
遇见您的私人法律顾问：智能法律大模型，智能解答您的法律困惑
87.8/63.688.3 94.1/93.7Seq2SeqCNN/Daily Mail (test set, no additional data used)Model ROUGE-1 ROUGE 41.4BART-Large 44.2 21.3 40.9 XSum (test set, no additional data used)Model ROUGE-1 ROUGE
52310编辑于 2024-02-27 - 来自专栏AI工程落地
大语言模型--评价指标
比如rouge-2度量模型生成的文本和“参考”之间匹配的“bigrams”的数量，示例如下： Rouge-L 度量模型生成的文本和“参考”之间的最长公共子序列（LCS），用来衡量两个序列的相似性
1.4K10编辑于 2024-06-11 - 来自专栏AI SPPECH
26_NLP评估进阶：ROUGE与METEOR
在实践中，ROUGE-1（单字重叠）和ROUGE-2（双字重叠）是最常用的两种变体。 在评估文本摘要时，通常会计算多个ROUGE变体（如ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L）的分数，以从不同角度评估摘要质量。 计算资源有限：ROUGE的计算相对简单，特别是ROUGE-1和ROUGE-2，在计算资源有限的情况下更加适用。 例如，可以报告ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L和METEOR的分数，从不同角度评估模型性能。 例如，在文本摘要任务中，ROUGE-L可能比METEOR更重要；在机器翻译任务中，METEOR可能比ROUGE-2更重要。
93110编辑于 2025-11-13 使用直接偏好优化在SageMaker AI中定制Nova模型
image_uri)模型评估提供两种评估方案：gen_qa任务评估：测量响应准确性、精确度和推理质量llm_judge任务评估：使用LLM作为评判员比较模型输出评估结果显示：F1分数提升81%ROUGE-1提升39%ROUGE
26110编辑于 2025-08-17- 来自专栏AI研习社
基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较
通常对于摘要评估，只使用ROUGE-1和ROUGE-2（有时候ROUGE-3，如果我们有很长的黄金摘要和模型）指标，理由是当我们增加N时，我们增加了需要在黄金摘要和模型中完全匹配的单词短语的N-gram 但是如果我们使用ROUGE-2，我们使用双字短语，因此“apples bananas”成为一个与“bananas apples” 不同的单一实体，导致“未命中”和较低的评价分数。 对于ROUGE-2，它是4/7 = ~0.57。 上述比率可以解释为我们的算法从所有相关信息的集合中提取的相关信息量，这正是召回（recall）的定义，因此Rouge是基于召回的。
2.4K20发布于 2018-10-24 只有2B参数，中文能力也能打架？手把手教你调教出更懂中文的“小钢炮”模型
ROUGE-1（42.86）、ROUGE-2（31.29）、ROUGE-L（38.06）显示模型在词汇覆盖、短语匹配和句法连贯性方面表现良好。 ROUGE-1（44.22）、ROUGE-2（31.91）、ROUGE-L（39.04）各项指标均为最高，语义覆盖和连贯性最优。推理速度与实验一相近，效率良好。
20710编辑于 2026-03-03- 来自专栏机器学习之禅
GitHub | 一套完整的文本摘要任务解决方案-FastSum
我们看下在 CNN/DailyMail 数据集上的 ROUGE 分数： Model ROUGE-1 ROUGE-2 ROUGE-L Paper LEAD 3 40.11 17.64 36.32 Our
1.2K30编辑于 2022-07-11 - 来自专栏文本分类
文本太长，Transformer用不了怎么办
在两个科学论文数据集Pubmed和arXiv上对该模型进行了评估，在ROUGE-1、ROUGE-2和METEOR评分上，该模型在提取和抽象模型方面都优于之前的工作。该方法结合局部和全局上下文信息。
2.3K40发布于 2020-09-27 - 来自专栏程序媛驿站
Paper | ACL2018 抽取式摘要之 NEUSUM
本文构建抽取式摘要训练数据的方法是 maximizing the ROUGE-2 F1 score。
43510编辑于 2022-04-11 - 来自专栏AI科技评论
ACL 2019 | 利用主题模板进行维基百科摘要生成
具体参数如下（R1，R2.RL分别代表ROUGE-1， ROUGE-2，ROUGE-L的召回率）： ? 实验中将模型与谷歌2018年的工作进行了对比。
87530发布于 2019-08-28 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
7种监测大型语言模型行为的方法
我们将使用rouge python库来增强我们的数据框，包括两个不同的指标：ROUGE-L，考虑答案之间最长的序列重叠，以及ROUGE-2，考虑答案之间的bigram重叠。 对于ROUGE-L和ROUGE-2，我们将计算f分数、精度和召回率，从而创建6个附加列。
71910编辑于 2024-03-12 - 来自专栏DrugOne
Nat. Methods | GeneAgent：面向基因集分析的自验证智能助手
基准性能优于GPT-4 在三个数据集（GO、NeST、MSigDB）上，GeneAgent在ROUGE-L、ROUGE-1、ROUGE-2以及语义相似度等指标均显著高于GPT-4（无自验证版本）。
37110编辑于 2025-08-15 - 来自专栏机器之心
IJCAI 2018 | 北京大学提出新型分层式端到端模型，整合文本摘要和情感分类
RG-1、RG-2、RG-L 分别表示 ROUGE-1、ROUGE-2、ROUGE-L。 ? 表 2：我们的模型和情感分类的序列到序列基准在 Amazon SNAP 测试集上的比较。
58360发布于 2018-06-08 - 来自专栏AI科技评论
干货 | 中科大夏应策：推敲网络——用于序列生成的网络结构
在 Gigaword 数据集上的实验结果表明推敲网络可以将 ROUGE-1、ROUGE-2 和 ROUGE-L 分别提升 3.45、1.70 和 3.02。 ? 对偶学习 为什么要研究对偶学习？
1.2K50发布于 2018-03-06
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