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来自专栏大数据智能实战
文本摘要评测工具ROUGE的搭建和测试
-3 Average_R: 0.00243 (95%-conf.int. 0.00000 - 0.00774) 11 ROUGE-3 Average_P: 0.00171 (95%-conf.int. 0.00000 - 0.00545) 11 ROUGE-3 Average_F: 0.00201 (95%-conf.int. 0.00000 - 0.00640) ------------------ -3 Average_R: 0.01023 (95%-conf.int. 0.00114 - 0.02271) 12 ROUGE-3 Average_P: 0.01027 (95%-conf.int. 0.00125 - 0.02146) 12 ROUGE-3 Average_F: 0.00995 (95%-conf.int. 0.00119 - 0.02145) ------------------ -3 Average_R: 0.00887 (95%-conf.int. 0.00250 - 0.01758) 13 ROUGE-3 Average_P: 0.00909 (95%-conf.int.
1.8K30编辑于 2022-05-07
来自专栏AI研习社
基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较
通常对于摘要评估，只使用ROUGE-1和ROUGE-2（有时候ROUGE-3，如果我们有很长的黄金摘要和模型）指标，理由是当我们增加N时，我们增加了需要在黄金摘要和模型中完全匹配的单词短语的N-gram
2.4K20发布于 2018-10-24
来自专栏机器学习算法与Python学习
干货｜当深度学习遇见自动文本摘要，seq2seq+attention
常用的有ROUGE-1，ROUGE-2，ROUGE-3。 ROUGE-L：不同于ROUGE-n，该指标基于最长公共子序列（LCS）评价摘要。
3.7K100发布于 2018-06-25
来自专栏腾讯云开发者社区头条
当深度学习遇见自动文本摘要
常用的有ROUGE-1，ROUGE-2，ROUGE-3。 ROUGE-L：不同于ROUGE-n，该指标基于最长公共子序列（LCS）评价摘要。
11.6K40发布于 2017-07-25
来自专栏语言、知识与人工智能
当深度学习遇见自动文本摘要
常用的有ROUGE-1，ROUGE-2，ROUGE-3。 ROUGE-L：不同于ROUGE-n，该指标基于最长公共子序列（LCS）评价摘要。
2.6K90发布于 2018-01-25

文本摘要评测工具ROUGE的搭建和测试

基于 Python 的自动文本提取：抽象法和生成法的比较

干货｜当深度学习遇见自动文本摘要，seq2seq+attention

当深度学习遇见自动文本摘要

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