25、文本生成评估指标与模型应用

文本生成评估指标与模型应用

在文本生成领域，准确评估生成文本的质量至关重要。本文将介绍两种常用的评估指标——BLEU和ROUGE，并通过实际代码展示如何使用这些指标评估模型生成的文本。同时，还会对不同模型在文本摘要任务上的表现进行评估，并探讨如何训练自己的文本摘要模型。

1. 评估指标介绍

在文本翻译中，一个英文句子可能有多种有效的西班牙语翻译。例如，“I love dogs!” 可以翻译为 “¡Me encantan los perros” 或 “¡Me gustan los perros!”。因此，简单地将生成文本与参考翻译进行精确匹配并不是最优的评估方法。目前，常用的评估生成文本的指标有 BLEU 和 ROUGE。

1.1 BLEU 指标

BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）指标的核心思想是比较生成文本和参考文本中出现的单词或 n-gram，而不是单纯看生成文本中的标记与参考文本标记的完美对齐情况。它是一种基于精确率的指标，计算生成文本中出现在参考文本中的单词数量与参考文本长度的比值。

然而，原始的精确率计算存在问题。例如，若生成文本不断重复一个在参考文本中出现的单词，且重复次数达到参考文本的长度，就会得到完美的精确率。为解决这个问题，BLEU 论文的作者引入了一个修正：一个单词在计算时的计数不超过其在参考文本中出现的次数。

以下是 BLEU 指标的计算公式：
- 单样本的 n-gram 修正精确率：
[p_n = \frac{\sum_{n\text{-gram}\in snt} \text{Count} {clip}(n\text{-gra