在机器翻译任务中，BLEU 和 ROUGE 是两个常用的评价指标，BLEU 根据精确率(Precision)衡量翻译的质量 ，而 ROUGE 根据召回率(Recall)衡量翻译的质量
- BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）： BLEU是一种用于评估机器翻译结果质量的指标。它主要侧重于衡量机器翻译输出与参考翻译之间的相似程度，着重于句子的准确性和精确匹配。BLEU通过计算N-gram（连续N个词）的匹配程度，来评估机器翻译的精确率（Precision）。
- ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）： ROUGE是一种用于评估文本摘要（或其他自然语言处理任务）质量的指标。与BLEU不同，ROUGE主要关注机器生成的摘要中是否捕捉到了参考摘要的信息，着重于涵盖参考摘要的内容和信息的完整性。ROUGE通过计算N-gram的共现情况，来评估机器生成的摘要的召回率（Recall）。
- 简而言之，BLEU侧重于衡量翻译的准确性和精确匹配程度，更偏向于Precision，而ROUGE侧重于衡量摘要的信息完整性和涵盖程度，更偏向于Recall 。这两个指标在不同的任务和应用场景中都有其重要性，因此在评估自然语言处理模型时，经常会同时使用它们来综合考虑模型的表现。
一、理解什么是n-gram？
n代表连续的n个词的组合。"n"可以是1、2、3，或者更高。
- 1-gram：也称为unigram，是指单个的词语。例如，在句子 "我喜欢学习自然语言处理。" 中的1-gram为：["我", "喜欢", "学习", "自然语言处理", "。"]
- 2-gram：也称为bigram，是指两个连续的词语组合。例如，在句子 "我喜欢学习自然语言处理。" 中的2-gram为：["我喜欢", "喜欢学习", "学习自然语言处理", "自然语言处理。"]
- 3-gram：也称为trigram，是指三个连续的词语组合。例如，在句子 "我喜欢学习自然语言处理。" 中的3-gram为：["我喜欢学习", "喜欢学习自然语言处理", "学习自然语言处理。"]
- n-gram在自然语言处理中是一种常用的技术，特别在机器翻译、文本摘要和语言模型等任务中广泛使用。使用n-gram可以捕捉一定长度的上下文信息，有助于更好地理解文本和评估翻译质量。例如，在机器翻译中，使用n-gram可以帮助评估系统生成的翻译与参考翻译之间的相似程度。
二、一个例子理解BLEU 和ROUGE的计算过程
让我们通过一个简单的例子来解释BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）和ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）指标的计算过程。
假设我们有两个句子，一个是参考翻译（Reference Translation），另一个是系统生成的翻译（Candidate Translation）。
- 参考翻译： "今天天气晴朗。"
- 系统生成的翻译： "今天的天气是晴朗的。"
我们将使用这两个句子来计算BLEU和ROUGE指标。
2.1 BLEU指标计算过程：
a. 首先，我们将参考翻译和系统生成翻译拆分成n-gram序列。n-gram是连续n个词的组合。
- 参考翻译的1-gram：["今天", "天气", "晴朗", "。"]
- 系统生成翻译的1-gram：["今天", "的", "天气", "是", "晴朗", "的", "。"]
b. 接下来，我们计算系统生成的翻译中n-gram与参考翻译中n-gram的匹配数。例如，1-gram中有4个匹配：["今天", "天气", "晴朗" "。"]
c. 计算BLEU的精确度（precision） ：将系统生成的翻译中的匹配数除以系统生成的翻译的总n-gram数。在这里，精确度为4/7。
d. 由于较长的翻译可能具有较高的n-gram匹配，我们使用短文本惩罚（brevity penalty）来调整精确度 。短文本惩罚可以防止短翻译在BLEU中得分过高。
e. 最后，计算BLEU得分：BLEU = 短文本惩罚 * exp(1/n * (log(p1) + log(p2) + ... + log(pn)))，其中，p1, p2, ..., pn是1-gram, 2-gram, ..., n-gram的精确度，n是n-gram的最大长度。
2.2 ROUGE指标计算过程：着重于信息完整性和涵盖程度
a. ROUGE指标是用于评估文本摘要任务的 ，因此我们将参考翻译和系统生成的翻译视为两个文本摘要。
b. 首先，我们计算系统生成的翻译中包含的n-gram在参考翻译中出现的次数。
c. 接下来，计算召回率（recall）：将匹配的n-gram总数除以参考翻译中的总n-gram数。例如，1-gram中有3个匹配，参考翻译总共有4个1-gram，因此召回率为3/4。
d. ROUGE得分可以根据需要使用不同的n-gram大小，通常使用ROUGE-1、ROUGE-2和ROUGE-L。
- ROUGE-1 = 召回率（系统生成的1-gram匹配数 / 参考翻译中的1-gram总数）
- ROUGE-2 = 召回率（系统生成的2-gram匹配数 / 参考翻译中的2-gram总数）
- ROUGE-L = 最长公共子序列（Longest Common Subsequence，LCSS）的长度 / 参考翻译的总长度
请注意，这里的计算过程只是为了帮助理解，实际上，BLEU和ROUGE指标的计算还涉及一些调整和平滑方法，以便更好地评估翻译和文本摘要的质量