文本生成任务的评价方法
文本生成任务的评价方法
目录- 文本生成任务的评价方法
- 1.BLEU
- 2. ROUGE
- 2.1 ROUGE-N （将BLEU的精确率优化为召回率）
- 2.2 ROUGE-L （将BLEU的n-gram优化为公共子序列）
- 2.3 ROUGE-W （ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版）
- 2.4 ROUGE-S （Skip-Bigram Co-Occurrence Statistics）
- 3. METEOR
- 参考
参考资料：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1655137746278637231&wfr=spider&for=pc
1.BLEU
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)——越大越好
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核心：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。
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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。
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通常取N=1~4，再加权平均。
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\(P_n\) 指 n-gram 的精确率。
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\(W_n\) 指 n-gram 的权重。
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\(BP\) 是惩罚因子。
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\(lr\)指参考译文长度。
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\(lc\)指候选译文长度。
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希望译文更长些。
假设机器翻译的译文C和一个参考翻译S1如下：
C: a cat is on the table
S1: there is a cat on the table
则可以计算出 1-gram，2-gram，... 的准确率：
直接这样子计算 Precision 会存在一些问题，例如：
C: there there there there there
S1: there is a cat on the table
这时候机器翻译的结果明显是不正确的，但是其 1-gram 的 Precision 为1，因此 BLEU 一般会使用修正的方法。给定参考译文\(S_1,S_2, ...,S_m\)，可以计算\(C\)里面 n 元组的 Precision，计算公式如下：
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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)。
2.1 ROUGE-N （将BLEU的精确率优化为召回率）
评估标准：计算ROUGE-1和ROUGE-2的F1-score，越大越好。
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。
C: a cat is on the table
S1: there is a cat on the table
上面例子的 ROUGE-1 和 ROUGE-2 分数如下：
如果给定多个参考译文\(S_i\)，Chin-Yew Lin 论文也给出了一种计算方法，假设有 M 个译文 \(S_1,S_2, ...,S_m\)。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，公式如下。这个方法也可以用于 ROUGE-L，ROUGE-W 和 ROUGE-S。
2.2 ROUGE-L （将BLEU的n-gram优化为公共子序列）
评估标准：计算ROUGE-L的F1-score，越大越好。
ROUGE-L 中的 L 指最长公共子序列 (longest common subsequence, LCS)，ROUGE-L 计算的时候使用了机器译文C和参考译文S的最长公共子序列，计算公式如下：
- \(R_{LCS}\) 表示召回率，而 \(P_{LCS}\) 表示精确率，\(F_{LCS}\) 就是 ROUGE-L。
- \(\beta\)用于调节对精确率和召回率的关注度。
- 如果\(\beta\) 很大，则\(F_{LCS}\) 会更关注\(R_{LCS}\) ，\(P_{LCS}\) 可以忽略不计。
2.3 ROUGE-W （ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版）
ROUGE-L在计算最长公共子序列时，对于子序列的连续性没有限制，即两个词汇之间可以有任意长度的代沟，但是这不一定是不合理的。考虑下面的例子，\(X\)表示参考译文，而\(Y_1\)，\(Y_2\)￥表示两种机器译文。
在这个例子中，明显 \(Y_1\)的翻译质量更高，因为\(Y_1\) 有更多连续匹配的翻译。但是采用 ROUGE-L 计算得到的分数确实一样的，即 \(ROUGE-L(X,Y_1)=ROUGE-L(X, Y_2)\)。
因此作者提出了一种加权最长公共子序列方法 (WLCS)，给连续翻译正确的更高的分数。所以ROUGE-W在ROUGE-L的基础上对连续性添加一个权重。
2.4 ROUGE-S （Skip-Bigram Co-Occurrence Statistics）
ROUGE-S 也是对 N-gram 进行统计，但是其采用的 N-gram 允许"跳词 (Skip)"，即单词不需要连续出现。skip-bigram是一句话中任意两个有序的词，它们之间可以间隔任意长，基于skip-bigram的ROUGE-S计算如下：
- ROUGE-S先对生成文本和参考文本中的2-gram进行组合，此时的2-gram不一定是连续的，可以是有间隔的，称为Skip-Bigram;
- 然后计算生成文本中出现在参考文本的Skip-Bigram在参考文本所有Skip-Bigram的比重（即\(R_{skip2}\)）;
- 计算参考文本中出现在生成文本的Skip-Bigram在生成文本所有Skip-Bigram的比重（即\(P_{skip2}\)）;
- 选择\(\beta\)计算ROUGE-S。
例如句子 "I have a cat" 的 Skip-bigram 包括 (I, have)，(I, a)，(I, cat)，(have, a)，(have, cat)，(a, cat)。
其中\(C\)是组合函数，相比与ROUGE-L来说，ROUGE-S能捕捉所有有序的两个词，为了避免匹配一些相隔过长而无意义的词比如"the the"，可以设置最长间隔，此时相应的分母也要按照这个最长距离来计算。
3. METEOR
- METEOR同时考虑了基于整个语料库上的准确率和召回率。
- 也包括其他指标没有发现一些其他功能，如同义词匹配，同形词等。
- 在评价句子流畅性的时候，用了 chunk 的概念（候选译文和参考译文能够对齐的、空间排列上连续的单词形成一个 chunk）。
- 应用不是很广泛：只有java版本；超参数多；需要外部资源（比较鸡肋）
参考
- BLEU, METEOR, ROUGE：
《ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries》
《Meteor: An Automatic Metric for MT Evaluation with High Levels of Correlation with Human Judgments》
机器翻译与自动文摘评价指标 BLEU 和 ROUGE
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