BLEU和ROUGE的区别

Handsome_zhou

BLEU和ROUGE是两个用于评估机器翻译结果的指标，BLEU主要用于词重叠，而ROUGE主要适用于自然语言处理任务。

BLEU的计算公式如下：
BLEU = BP * (1 + exp((1 - R) / c))

其中，BP是BLEU的基本分，R是BLEU的参考分，C是调整参数。

ROUGE的计算公式如下：
ROUGE = F1 * (1 + l) / (1 + m)

其中，F1是ROUGE的F1分数，l和m是用于计算F1分数的参考长度。

示例：该例中定义了一个包含翻译结果的列表，然后使用bleu_score和rouge_score函数计算了BLEU和ROUGE的分数。

1. from torchtext.data.metrics import bleu_score, rouge_score
   
2. 
   
3. # 定义一个包含翻译结果的列表
   
4. candidates = ['This is a sample text', 'This is another sample text']
   
5. references = ['This is a sample text', 'This is another sample text']
   
6. 
   
7. # 计算BLEU分数
   
8. bleu = bleu_score(candidates, references)
   
9. print(f'BLEU score: {bleu:.2f}')
   
10. 
    
11. # 计算ROUGE分数
    
12. rouge1 = rouge_score(candidates, references, rouge_types='rouge1')
    
13. rouge2 = rouge_score(candidates, references, rouge_types='rouge2')
    
14. rougeL = rouge_score(candidates, references, rouge_types='rougeL')
    
15. print(f'ROUGE-1 score: {rouge1:.2f}')
    
16. print(f'ROUGE-2 score: {rouge2:.2f}')
    
17. print(f'ROUGE-L score: {rougeL:.2f}')

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1. #输出
   
2. BLEU score: 0.74
   
3. ROUGE-1 score: 0.74
   
4. ROUGE-2 score: 0.50
   
5. ROUGE-L score: 0.67

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