NLP | 生成任务指标: BLEU, ROUGE

文章目录

1、BLEU:

BLEU思想(越大越好):比较候选译文和参考译文里的 n-gram 的重合程度,重合程度越高就认为译文质量越高。unigram用于衡量单词翻译的准确性,高阶n-gram用于衡量句子翻译的流畅性。

2、ROUGE:

ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)专注于召回率(关注有多少个参考译句中的 n- gram出现在了输出之中)而非精度(候选译文中的n-gram有没有在参考译文中出现过)。

  • rouge-n:基于ngram共现性统计
  • rouge-l:基于最长公共子序列的共现性召回率和精确率的F1计算
  • rough-w:带权重的最长公共子序列的的共现性召回率和精确率的F1计算
  • rouge-s:不连续二元组共现性召回率和精确率的F1计算
  • 一般用:bleu-4, rouge-l, rouge-1, rouge-2

Reference:
https://blog.csdn.net/u012744245/article/details/123589005

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