简介

ROUGE 指标的全称是 (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)，主要是基于召回率 (recall) 的。ROUGE 是一种常用的机器翻译和文章摘要评价指标。

ROUGE-N

ROUGE-N 主要统计 N-gram 上的召回率

公式的分母是统计在参考译文中 N-gram 的个数，而分子是统计参考译文与机器译文共有的 N-gram 个数。（所以是recall。总共有若干个阳性样本，看你的方法能够找出多少个阳性的）
例如:

机器译文: a cat is on the table
参考译文: there is a cat on the table 

如果给定多个参考译文，例如有M 个译文 S1, …, SM。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.

ROUGE-L

ROUGE-L 计算的时候使用了机器译文和参考译文的最长公共子序列. C表示机器译文、S表示参考译文。R_LCS就是Recall，P_LCS就是precision（用我的方法翻译出来的n-gram，有多少是对的？）。
F_LCS 就是 ROUGE-L。一般 beta 会设置为很大的数，因此 F_LCS 几乎只考虑了 R_LCS (recall)。F_LCS的公式也可以写成如下形式：

更清楚的看出，当beta很大的时候，P_LCS可以忽略不计了。

应用

pip install rouge
from rouge import Rouge
rouge=Rouge().get_scores(hyps=hypothesis,refs=reference,avg=True) ##hypothesis和reference可以是列表.
print(rouge)