ROUGE 指标 (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
想象一下你在读一个故事，然后你把这个故事讲给你的朋友听。ROUGE 就是一种方法，用来检查你讲的故事和原版故事有多接近。它可以帮助我们看看你是否记住了原故事中的重要词语或句子。
在计算机科学中，当机器试图总结一段长文本时，人们会用 ROUGE 来检查它的总结是否与人类总结的相似。这就像一个“你记住了多少重点”的分数。ROUGE 分数越高，机器的总结就越接近人类写的总结！
ROUGE（面向召回的摘要评估代理）是一组常用的评价指标，主要用于评估自动文本摘要和机器翻译的质量。它通过比较候选文本（由AI模型生成的文本）与参考文本（人类撰写的文本）之间的 n 元组（n-grams）、序列和最长公共子序列（LCS）的重叠程度来衡量生成的文本与参考文本的相似性。
ROUGE 的主要变体
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ROUGE-N：测量候选文本和参考文本之间 n 元组（通常是一元或二元组）的重叠。ROUGE-1（一元组）通常与关键词的出现相关，而 ROUGE-2（二元组）可以提供基础短语结构的信息。
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ROUGE-L：关注文本之间的最长公共子序列（LCS）。这种变体可以捕捉到不需要严格位置对齐的序列相似性，从而能够反映超出 n 元组的短语级连贯性。
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ROUGE-W：加权最长公共子序列（weighted LCS），对连续匹配给予更高的权重，因此更加注重连续短语的价值。
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ROUGE-S：测量跳跃二元组（skip-bigram）的重叠，即在候选文本中具有一定距离的词对的匹配关系，可以捕捉到非连续但相关的词语关系。
ROUGE 的使用方法
ROUGE 分数通常以查准率、召回率和 F1 分数计算：
- 召回率（Recall）：生成文本中包含参考文本内容的比例。
- 查准率（Precision）：参考文本中包含生成文本内容的比例。
- F1 分数：查准率和召回率的调和平均，平衡两者。
假设我们有一段参考文本（人类写的摘要）和一段候选文本（机器生成的摘要），我们可以计算 ROUGE-1 和 ROUGE-2 来看看两者在一元词组和二元词组上的相似程度。
例子
- 参考文本：
我喜欢吃苹果和香蕉 - 候选文本：
我喜欢苹果和橙子
1. 计算 ROUGE-1
ROUGE-1 是基于一元词组（单个词）的重叠度。我们先提取出两个文本中的一元词组：
- 参考文本一元词组：
[我, 喜欢, 吃, 苹果, 和, 香蕉] - 候选文本一元词组：
[我, 喜欢, 苹果, 和, 橙子]
计算一元词组的重叠：
- 重叠词组为：
[我, 喜欢, 苹果, 和] - 候选文本一元词组总数：5
- 参考文本一元词组总数：6
- 重叠数量：4
然后计算 ROUGE-1 的 召回率、查准率 和 F1 分数：
- 召回率 (Recall) = 重叠数量 / 参考文本一元词组总数 = 4 / 6 ≈ 0.67
- 查准率 (Precision) = 重叠数量 / 候选文本一元词组总数 = 4 / 5 = 0.8
- F1 分数 = 2 * (查准率 * 召回率) / (查准率 + 召回率) ≈ 0.73
所以，ROUGE-1 的结果为：
- 召回率: 0.67
- 查准率: 0.8
- F1 分数: 0.73
2. 计算 ROUGE-2
ROUGE-2 是基于二元词组（相邻的两个词）的重叠度。我们再提取出两个文本中的二元词组：
- 参考文本二元词组：
[我喜欢, 喜欢吃, 吃苹果, 苹果和, 和香蕉] - 候选文本二元词组：
[我喜欢, 喜欢苹果, 苹果和, 和橙子]
计算二元词组的重叠：
- 重叠词组为：
[我喜欢, 苹果和] - 候选文本二元词组总数：4
- 参考文本二元词组总数：5
- 重叠数量：2
然后计算 ROUGE-2 的 召回率、查准率 和 F1 分数：
- 召回率 (Recall) = 重叠数量 / 参考文本二元词组总数 = 2 / 5 = 0.4
- 查准率 (Precision) = 重叠数量 / 候选文本二元词组总数 = 2 / 4 = 0.5
- F1 分数 = 2 * (查准率 * 召回率) / (查准率 + 召回率) = 0.44
所以，ROUGE-2 的结果为：
- 召回率: 0.4
- 查准率: 0.5
- F1 分数: 0.44
总结
在这个例子中，ROUGE-1 和 ROUGE-2 的结果分别为：
- ROUGE-1: 召回率 0.67，查准率 0.8，F1 分数 0.73
- ROUGE-2: 召回率 0.4，查准率 0.5，F1 分数 0.44
通过 ROUGE，我们可以看到候选文本和参考文本的相似性程度。ROUGE 得分越高，说明机器生成的摘要和人类摘要越相似。
ROUGE 广泛用于自然语言处理（NLP）中涉及文本生成的任务，因为它提供了一种快速且简单的基准测试方法。然而，它也存在一些局限性，比如对词汇变化的敏感性以及无法准确衡量语义等价性。