/ROUGE-1.5.5.pl -e data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 -n 4 -w 1.2 -a ROUGE-test.xml 其中测试文件可以从如下网址下载：ROUGE-test.xml.../ROUGE-1.5.5.pl -e data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 -n 4 -w 1.2 -b 75 -m -a ROUGE-test.xml ---------------...------------------------------ 11 ROUGE-1 Average_R: 0.22536 (95%-conf.int. 0.18124 - 0.27016) 11 ROUGE.... 0.01812 - 0.05479) 11 ROUGE-2 Average_P: 0.02964 (95%-conf.int. 0.01698 - 0.04433) 11 ROUGE-2 Average_F...----------------------- 11 ROUGE-S* Average_R: 0.02919 (95%-conf.int. 0.01857 - 0.04092) 11 ROUGE-S*
不过，我们现在关系的是它可以使用的语法高亮工具 —— Rouge。...Rouge 支持的语言可以前往此处查看：Rouge 生成 Rouge 语法高亮样式 当然，以上配置只是告诉 kramdown 转换引擎在转换 Markdown 为 HTML 的时候，使用 rouge 格式的样式...随后，你便可以使用命令来安装 Rouge。...虽然 Rouge 自带了很多种不同的语法高亮样式，但都没有办法直接看到语法高亮的效果。...: A pure-ruby code highlighter that is compatible with pygments http://rouge.jneen.net/ Rouge 本文会经常更新
一、BLEU-N得分（Bilingual Evaluation Understudy） 【深度学习】序列生成模型（五）：评价方法计算实例：计算BLEU-N得分 二、ROUGE-N得分（Recall-Oriented...中生成的一个候选序列， \mathbf{s^{(1)}}, ⋯ , \mathbf{s^{(K)}} 为从真实数据分布中采样得到的一组参考序列， \mathcal{W} 为从参考序列中提取N元组合的集合，ROUGE-N...算法的定义为： \text{ROUGE-N}(\mathbf{x}) = \frac{\sum_{k=1}^{K} \sum_{w \in \mathcal{W}} \min(c_w(\mathbf{x..._{w \in \mathcal{W}} c_w(\mathbf{s}^{(1)})+ \sum_{w \in \mathcal{W}} c_w(\mathbf{s}^{(2)})=12 \text{ROUGE-N..._{w \in \mathcal{W}} c_w(\mathbf{s}^{(1)})+ \sum_{w \in \mathcal{W}} c_w(\mathbf{s}^{(2)})=10 \text{ROUGE-N
6.ROUGE 评估指标:机器翻译模型 看过BLEU算法的同学知道，BLEU算法只关心生成序列的字词是否在参考序列中出现，而不关心参考序列中的字词是否在生成序列中出现，这在实际指标评估过程中可能会带来一些影响...下面还是以机器翻译为例，来探讨一下ROUGE的计算。 假设当前有一句源文s，以及相应的译文参考序列 r_1,r_2,...,r_n 。...机器翻译模型根据源文s生成了一个生成序列x，且W为根据候选序列x生成的N元单词组合，则ROUGE算法的计算方式为： \operatorname{ROUGE-N}(x)=\dfrac{\sum_{k=1}...从公式可以看到，ROUGE算法能比较好地计算参考序列中的字词是否在生成序列出现过，但没有关注生成序列的字词是否在参考序列中出现过，即ROUGE算法只关心生成序列的召回率，而不关心准确率。...从公式可以看到，ROUGE算法能比较好地计算参考序列中的字词是否在生成序列出现过，但没有关注生成序列的字词是否在参考序列中出现过，即ROUGE算法只关心生成序列的召回率，而不关心准确率。
A.深度学习基础入门篇二：机器学习常用评估指标:AUC、mAP、IS、FID、Perplexity、BLEU、ROUGE等详解1.基础指标简介机器学习的评价指标有精度、精确率、召回率、P-R曲线、F1...6.ROUGE 评估指标:机器翻译模型看过BLEU算法的同学知道，BLEU算法只关心生成序列的字词是否在参考序列中出现，而不关心参考序列中的字词是否在生成序列中出现，这在实际指标评估过程中可能会带来一些影响...下面还是以机器翻译为例，来探讨一下ROUGE的计算。假设当前有一句源文s，以及相应的译文参考序列$r_1,r_2,...,r_n$。...机器翻译模型根据源文s生成了一个生成序列x，且W为根据候选序列x生成的N元单词组合，则ROUGE算法的计算方式为：$\operatorname{ROUGE-N}(x)=\dfrac{\sum{k=1}^...从公式可以看到，ROUGE算法能比较好地计算参考序列中的字词是否在生成序列出现过，但没有关注生成序列的字词是否在参考序列中出现过，即ROUGE算法只关心生成序列的召回率，而不关心准确率。
样例说明 我们给出一个例子来进行具体的计算说明如下： 生成文本：明天天天气好 参考文本：今天天气真的好 2021-03-28 (40).png 3. rouge rouge指标与bleu指标极其相似，但是...，相较于bleu关注于生成的精度，rouge更看重生成的召回。...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。...另外还有常用的rouge指标还有rouge-l，他是rouge-n的一种变体： 它的分母还是参考文本的长度，他的分子则是生成文本与参考文本的最长公共子序列。...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
/th> eth_blockNumber 已实现 rouge..."0x..." }) } eth_gasPrice 已实现 rouge...gasPrice } eth_getBalance 已实现 rouge...} } eth_getBlockByNumber 已实现 rouge...">{ logs(filter: { ... }) { ... } } or rouge">{ block(...) { logs(filter
作者通过强化学习并优化ROUGE(recall-oriented understanding for gisting evaluation)对句子进行排序。 什么是 ROUGE呢？...ROUGE是自动文档摘要的相关国际测评中常常用到的一种内部评价方法，当然还有其他的方法比如Edmundson，我们这里会简单对 ROUGE进行介绍，其包含 ROUGE-N, ROUGE-L(最长公共子句..., Fmeasure), ROUGE-W(带权重的最长公共子句, Fmeasure), ROUGE-S(不连续二元组, Fmeasure) 四种。...由于ROUGE的计算公式是根据召回率进行改的，类比召回率可知，rouge=系统算法生成的摘要与参考摘要相同的N-gram数/参考摘要中的N-gram总数。 为什么使用ROUGE作为评价指标呢？...针对这些问题，作者采用的训练策略不是最大化ground truth的似然，而是对文档中的每个句子预测单一的rouge分数，然后选出分数最高高的m个句子组成摘要。
github pages 一直想添加代码高亮 highlighter ，基于 jekyll 3.0 的 rouge 终于搞定了： ?...下载代码高亮库 在 cmd 中输入： rougify style monokai.sublime > rouge.css 可以下载 rouge.css 出来，将这个 css 文件放到 github pages...项目中存放 css 的目录下，并在 html 中引用这个库，请自行更改引用的路径： rouge.css" rel="stylesheet"/> 配置文件...调试代码高亮 在 cmd 中安装 rouge 方便本地调试： gem install rouge 为了防止 ` 被转义，在 html 中添加如下 js ： rouge.css 的背景色改成了黑色，在 rouge.css 最后面添加如下代码： div[class="highlight"] > pre > code[class
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...1.1 模块一：rouge rouge是自动文本摘要算法的评估指标： from rouge import Rouge a = ["i am a student from xx school"] #...预测摘要 （可以是列表也可以是句子） b = ["i am a student from school on china"] #真实摘要 rouge = Rouge() rouge_score = rouge.get_scores...(a, b) print(rouge_score[0]["rouge-1"]) print(rouge_score[0]["rouge-2"]) print(rouge_score[0]["rouge-l...,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
但由于ROUGE并不可导的，传统的求梯度+backpropagation并不能直接应用到ROUGE。因此，一个很自然的想法是，利用强化学习将ROUGE指标加入训练目标。...，允许摘要拥有更多的灵活性，同时针对ROUGE的优化也直接提升了模型的ROUGE评分。...ROUGE是Lin提出的一个指标集合，包括一些衍生的指标，最常用的有ROUGE-n，ROUGE-L，ROUGE-SU： ROUGE-n：该指标旨在通过比较生成的摘要和参考摘要的n-grams（连续的n个词...常用的有ROUGE-1，ROUGE-2，ROUGE-3。 ROUGE-L：不同于ROUGE-n，该指标基于最长公共子序列（LCS）评价摘要。...但另一方面，从以上对ROUGE指标的描述可以看出，ROUGE基于字的对应而非语义的对应，生成的摘要在字词上与参考摘要越接近，那么它的ROUGE值将越高。
ROUGE分为四种方法：ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-S....通过类似的方法，可以计算出其他ROUGE指标（如ROUGE-2、ROUGE-L、ROUGE-S）的评分，从而综合评估系统生成的文本质量。..."] # 计算 ROUGE 指标 rouge = Rouge() scores = rouge.get_scores(generated_text, reference_texts[1]) # 打印结果...print("ROUGE-1 precision:", scores[0]["rouge-1"]["p"]) print("ROUGE-1 recall:", scores[0]["rouge-1"]...["r"]) print("ROUGE-1 F1 score:", scores[0]["rouge-1"]["f"]) # ROUGE-1 precision: 0.8 # ROUGE-1 recall
ROUGE分为四种方法：ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-S....通过类似的方法，可以计算出其他ROUGE指标（如ROUGE-2、ROUGE-L、ROUGE-S）的评分，从而综合评估系统生成的文本质量。...", "This is another generated reference text."] # 计算 ROUGE 指标 rouge = Rouge() scores = rouge.get_scores...("ROUGE-1 recall:", scores[0]["rouge-1"]["r"]) print("ROUGE-1 F1 score:", scores[0]["rouge-1"]["f"])...# ROUGE-1 precision: 0.8 # ROUGE-1 recall: 0.6666666666666666 # ROUGE-1 F1 score: 0.7272727223140496
= [] rouge_names = ["rouge1", "rouge2", "rougeL", "rougeLsum"] for model_name in summaries: rouge_metric.add...= load_metric("rouge", cache_dir=None) rouge_names = ["rouge1", "rouge2", "rougeL", "rougeLsum"] 0%...) rouge_dict = dict((rn, score[rn].mid.fmeasure) for rn in rouge_names) pd.DataFrame.from_dict(rouge_dict...让我们通过在测试集上运行完整的ROUGE评估来确认这一点: # hide_input pd.DataFrame(rouge_dict, index=["pegasus"]) rouge1 rouge2..."]) # hide_input pd.DataFrame(rouge_dict, index=[f"pegasus"]) rouge1 rouge2 rougeL rougeLsum pegasus
ROUGE大致分为四种（常用的是前两种）： ROUGE-N （将BLEU的精确率优化为召回率） ROUGE-L （将BLEU的n-gram优化为公共子序列） ROUGE-W （将ROUGE-L的连续匹配给予更高的奖励...ROUGE-N “N”指的是N-gram，其计算方式与BLEU类似，只是BLEU基于精确率，而ROUGE基于召回率。...ROUGE-N 会分别计算机器译文和这些参考译文的 ROUGE-N 分数，并取其最大值，公式如下。这个方法也可以用于 ROUGE-L，ROUGE-W 和 ROUGE-S。 ? 2....ROUGE-W ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版，考虑下面的例子，X表示参考译文，而Y1，Y2表示两种机器译文。 ?...但是采用 ROUGE-L 计算得到的分数确实一样的，即 ROUGE-L(X, Y1)=ROUGE-L(X, Y2)。
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-l 根据生成文本和参考文本之间的最长公共子序列得出 3.2 预测时间消耗(2000条) 时间 Baseline 1min 本文 2s 在小破卡上，baseline模型需要一个一个解码...rouge-1 15000 5000 1000 500 Baseline 0.906 0.865 0.375 0.09 本文 0.907 0.872 0.8 0.794 生成式改写任务对数据依赖比较高...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。
rouge 近似值。...源代码为：https://github.com/pltrdy/rouge PyRougeMetric 使用论文 ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of...Summaries 提供的官方 ROUGE 1.5.5 评测库。...为了使用ROUGE 1.5.5，需要使用 sudo 权限安装一系列依赖库。FastSum 提供了安装指南。...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
/ROUGE/Experiments/' for root, subFolders, files in os.walk(category + parName): #i = 0...#some function that is will refor parName in catlist2: category = '/home/x/Desktop/rouge.../ROUGE/Experiments/' for root, subFolders, files in os.walk(category + parName): #i = 0.../ROUGE/Experiments/' for root, subFolders, files in os.walk(category + parName): #i = 0.../ROUGE/Experiments/' for root, subFolders, files in os.walk(category + parName):
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