《原始论文：Rouge: A package for automatic evaluation of summaries》

Rouge(Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)，是评估自动文摘以及机器翻译的一组指标。它通过将自动生成的摘要或翻译与一组参考摘要（通常是人工生成的）进行比较计算，得出相应的分值，以衡量自动生成的摘要或翻译与参考摘要之间的“相似度”。

一、Rouge指标

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，由 Chin-Yew Lin 提出，其在论文中提出了 4 种 ROUGE 方法：

ROUGE-N: 在 N-gram 上计算召回率
ROUGE-L: 考虑了机器译文和参考译文之间的最长公共子序列
ROUGE-W: 改进了ROUGE-L，用加权的方法计算最长公共子序列

1、Rouge-N（Rouge-1,Rouge-2）

1.1 公式

分母是参考摘要（人工摘要/标准答案）中n-gram的总数量，分子是模型生成的摘要和参考摘要共有的n-gram的个数，即召回率（Recall）。

Rouge-N: 是对应的Rouge-1 : 1-gram， Rouge-2: 2-gram，Rouge-3: 3-gram。

1.2 举例

自动摘要 $Y$（一般是模型生成的）：

the cat was found under the bed

参考摘要，$X$（gold standard ，人工生成的）：

the cat was under the bed

则模型生成的summary的1-gram、2-gram如下，N-gram以此类推：

#	1-gram	reference 1-gram	2-gram	reference 2-gram
1	the	the	the cat	the cat
2	cat	cat	cat was	cat was
3	was	was	was found	was under
4	found	under	found under	under the
5	under	the	under the	the bed
6	the	bed	the bed
7	bed
count	7	6	6	5

$\text{Rouge-1}(X,Y)=\frac{6}{6}=1.0$：分子是待评测摘要和参考摘要都出现的1-gram的个数，分子是参考摘要的1-gram个数。（其实分母也可以是待评测摘要的，但是在精确率和召回率之间，我们更关心的是召回率Recall，同时这也和上面ROUGN-N的公式相同）

$\text{Rouge-2}(X,Y)=\frac{4}{5}=0.8$

Rouge-N 优点：直观，简洁，能反映词序。

Rouge-N 缺点：区分度不高，且当N>3时，ROUGE-N值通常很小。

应用场景：

• ROUGE-1：短摘要评估，多文档摘要（去停用词条件）;
• ROUGE-2: 单文档摘要，多文档摘要（去停用词条件）;

2、Rouge-L

L即是LCS(longest common subsequence，最长公共子序列)的首字母，因为Rouge-L使用了最长公共子序列。Rouge-L计算方式如下图：

其中：

• $LCS(X,Y)$是 $X$ 和 $Y$ 的最长公共子序列的长度；
• $m$ 和 $n$ 分别表示参考摘要（人工生成）和自动摘要（模型生成）的长度（一般就是所含词的个数）；
• $R_{lcs}$、$P_{lcs}$ ​分别表示召回率和准确率。
• $F_{lcs}$ ​即是我们所说的Rouge-L。

在DUC中，$\beta$ 被设置为一个很大的数，所以Rouge-L几乎只考虑 $R_{lcs}$​，与上面所说的一般只考虑召回率对应。

优点：使用LCS的一个优点是它不需要连续匹配，而且反映了句子级词序的顺序匹配。由于它自动包含最长的顺序通用n-gram，因此您不需要预定义的n-gram长度。

缺点：只计算一个最长子序列，最终的值忽略了其他备选的最长子序列及较短子序列的影响。

应用场景：单文档摘要；短摘要评估。

3、Rouge-W

ROUGE-W 是 ROUGE-L 的改进版，考虑下面的例子，X表示参考译文，而Y1，Y2表示两种机器译文。

在这个例子中，明显 Y1的翻译质量更高，因为 Y1 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, Y1)=ROUGE-L(X, Y2)。

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，具体做法可以阅读原论文《ROUGE: A Package for Automatic Evaluation of Summaries》。

4、Rouge-S

即使用了skip-grams，在参考摘要和待评测摘要进行匹配时，不要求gram之间必须是连续的，可以“跳过”几个单词，比如skip-bigram，在产生grams时，允许最多跳过两个词。比如“cat in the hat”的 skip-bigrams 就是 “cat in, cat the, cat hat, in the, in hat, the hat”.

优点：考虑了所有按词序排列的词对，比n-gram模型更深入反映句子级词序。

缺点：若不设定最大跳跃词数会出现很多无意义词对。若设定最大跳跃词数，需要指定最大跳跃词数的值。

应用场景：单文档摘要；ROUGE-S4，ROUGE-S9: 多文档摘要（去停用词条件);

二、Pyrouge工具

自动摘要的评价一般要用到外部工具，而现在的外部评价标准一般是使用pyrouge，因此需要安装pyrouge工具。因为不想在Ubuntu安装，所以在Windows10下安装了。

环境：Windows10、python3.6 、Anaconda

1、安装

1.1 安装Perl

ActivePerl-5.10.msi版本及以上

1.2 安装ROUGE-1.5.5

git clone https://github.com/andersjo/pyrouge.git 
 
pyrouge_set_rouge_path C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5

自己找到pyrouge的tools目录下的ROUGE-1.5.5就行了

1.3 安装pyrouge

pip install pyrouge

1.4 生成setteings.ini文件

这一步比较重要，昨天因为少了这个文件就报错了。

由于下载pyrouge时没有自动生成settings.ini文件（我下载的时候没有，可以去目录下查看，我的目录：C:\Users\Admin\AppData\Roaming\pyrouge）但是不能自己手动的方式新建一个.ini文件，需要特定的方法生成：进入到python环境的Scripts文件下（我的目录：C:\Program_Files_AI\Anaconda3531\Scripts），在此目录下打开命令行终端，并执行：

pyrouge_set_rouge_path C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5

pyrouge的安装这里引用了一位知友的配置方案，这里直接附上作者写的解决方案：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45548244【WHX：此方案有问题】

2、pyrouge的使用以及自己遇到的问题

from pprint import pprint
from pyrouge import Rouge155
r = Rouge155()
r.system_dir = '参考摘要的路径'# 'path/to/system_summaries'
r.model_dir = '生成摘要的路径' #'path/to/model_summaries'
r.system_filename_pattern = '(\d+)_decoded.txt' # 这个名字根据自己摘要命令，一般是多个
r.model_filename_pattern = '#ID#_reference.txt' # 所以用正则表达式来匹配了数字0001.txt这种
score = r.convert_and_evaluate()
# pprint(score)
output_dict = r.output_to_dict(score)

下面是terminal输出的内容，使用成功了（✌✌✌）

---------------------------------------------
1 ROUGE-1 Average_R: 0.33506 (95%-conf.int. 0.32009 - 0.34979)
1 ROUGE-1 Average_P: 0.28501 (95%-conf.int. 0.27393 - 0.29769)
1 ROUGE-1 Average_F: 0.30094 (95%-conf.int. 0.28892 - 0.31366)
---------------------------------------------
1 ROUGE-2 Average_R: 0.12008 (95%-conf.int. 0.10805 - 0.13171)
1 ROUGE-2 Average_P: 0.09973 (95%-conf.int. 0.09040 - 0.10979)
1 ROUGE-2 Average_F: 0.10636 (95%-conf.int. 0.09634 - 0.11692)
---------------------------------------------
1 ROUGE-3 Average_R: 0.06345 (95%-conf.int. 0.05404 - 0.07291)
1 ROUGE-3 Average_P: 0.05240 (95%-conf.int. 0.04526 - 0.06068)
1 ROUGE-3 Average_F: 0.05605 (95%-conf.int. 0.04837 - 0.06448)
---------------------------------------------
1 ROUGE-4 Average_R: 0.03911 (95%-conf.int. 0.03146 - 0.04744)
1 ROUGE-4 Average_P: 0.03206 (95%-conf.int. 0.02608 - 0.03892)
1 ROUGE-4 Average_F: 0.03440 (95%-conf.int. 0.02790 - 0.04180)
---------------------------------------------
1 ROUGE-L Average_R: 0.29892 (95%-conf.int. 0.28492 - 0.31309)
1 ROUGE-L Average_P: 0.25305 (95%-conf.int. 0.24256 - 0.26494)
1 ROUGE-L Average_F: 0.26776 (95%-conf.int. 0.25675 - 0.28008)
---------------------------------------------
1 ROUGE-W-1.2 Average_R: 0.14460 (95%-conf.int. 0.13699 - 0.15203)
1 ROUGE-W-1.2 Average_P: 0.19979 (95%-conf.int. 0.19134 - 0.20945)
1 ROUGE-W-1.2 Average_F: 0.16309 (95%-conf.int. 0.15549 - 0.17104)
---------------------------------------------
1 ROUGE-S* Average_R: 0.10324 (95%-conf.int. 0.09255 - 0.11410)
1 ROUGE-S* Average_P: 0.07286 (95%-conf.int. 0.06614 - 0.08038)
1 ROUGE-S* Average_F: 0.07842 (95%-conf.int. 0.07090 - 0.08636)
---------------------------------------------
1 ROUGE-SU* Average_R: 0.11811 (95%-conf.int. 0.10706 - 0.12921)
1 ROUGE-SU* Average_P: 0.08374 (95%-conf.int. 0.07696 - 0.09151)
1 ROUGE-SU* Average_F: 0.09029 (95%-conf.int. 0.08267 - 0.09834)

完全按照上面那位朋友的安装方案安装了pyrouge之后，开始使用之前还是遇到了一些问题，首先第一个问题是要评测的参考摘要和生成摘要都是多个的，这里用到的命名格式是（如果仅仅是单个句子的话，其实没啥意义，这里就不记录了）：ps.名称根据你自己的模型生成的格式来修改上面的代码。

# 参考摘要的命名格式
0001_reference.txt
0002_reference.txt
......
1234_reference.txt
 
# 生成摘要的命名格式
0001_decoded.txt
0002_decoded.txt
......
1234_decoded.txt

2.1 No such file or directory: ‘yourpath/.pyrouge/settings.ini’

最初安装pyrouge:

pip install pyrouge

出现了下面的错误：

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'yourpath/.pyrouge/settings.ini'

解决方法

git clone https://github.com/andersjo/pyrouge.git 
 
pyrouge_set_rouge_path C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5

自己找到pyrouge的tools目录下的ROUGE-1.5.5就行了

2.2 OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序

这个问题真的很头疼，我之前在网上找了很久解决方案都没有什么有效的方法，结果仔细阅读报错的上面信息我发现了这么一句话：（划重点）

2020-07-24 11:00:48,050 [MainThread  ] [INFO ]  Running ROUGE with command G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\ROUGE-1.5.5.pl -e G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 -n 4 -w 1.2 -a -m C:\Users\dell\AppData\Local\Temp\tmpzk7p5zuc\rouge_conf.xml

自己的：

2022-02-19 14:49:13,225 [MainThread  ] [INFO ]  Running ROUGE with command C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\ROUGE-1.5.5.pl -e C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\data -c 95 -m -r 1000 -n 2 -a ../temp\tmpr4ts8ri4\rouge_conf.xml

啊喂，下次报错信息看仔细点啊！！！！！！

它的意思是让我执行这个命令：G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\ROUGE-1.5.5.pl -e G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 -n 4 -w 1.2 -a -m C:\Users\dell\AppData\Local\Temp\tmpzk7p5zuc\rouge_conf.xml

跟着指示操作，我又执行了上述的命令（报错信息里面有的，根据自己的配置路径来）。然后吧，果然事情没这么简单，这个命令看着就很奇怪，不像是python的命令，又是各种查，发现这个其实是执行perl的命令，因此在执行前需要加上perl，所以最终得到rouge得分的执行命令是：（划重点：路径是根据自己的配置信息来的，不过我的操作是先执行了python rouge.py 然后用得到的报错信息生成下面的命令）

perl G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\ROUGE-1.5.5.pl -e G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\data -c 95 -2 -1 -U -r 1000 -n 4 -w 1.2 -a -m C:\Users\dell\AppData\Local\Temp\tmpzk7p5zuc\rouge_conf.xml

打开 C:\Anaconda\envs\py35\Lib\site-packages\pyrouge\Rouge155.py (pyrouge的安装目录),

找到函数（319行）：

def evaluate(self, system_id=1, rouge_args=None) 

在

self.log.info(
    "Running ROUGE with command {}".format(" ".join(command)))

命令上一行添加：

command.insert(0, 'perl ')

prel后要有一个空格。

就在我以为马上就可以出结果的时候出现了下面的问题，尽情欣赏迷惑bug大赏[哭泣.jpg]

2.3 Can’t locate DB_File.pm in @INC…

报错信息是：

Can’t locate DB_File.pm in @INC (you may need to install the DB_File module) (@INC contains: G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5 C:/Perl64/site/lib C:/Perl64/lib) at G:/0/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\ROUGE-1.5.5.pl line 178.

然后因为pyrouge开发的就不是windows下用的，所以会出现这样的问题。然后就是根据它的提示，找到对应目录下这个ROUGE-1.5.5.pl文件，找到这个文件的178行（左右）把下面的内容注释掉，善用搜索功能搜索关键词”DB_File”。

注释了上述内容之后再去运行一下就大功告成了！

[2022-02-19 16:08:31,329 INFO] Loading checkpoint from ../models/BertSumExtAbs/model_step_8000.pt
Namespace(accum_count=1, alpha=0.6, batch_size=60, beam_size=5, bert_data_path='D:\\NLP_Data\\bert_data_cnndm_final', beta1=0.9, beta2=0.999, block_trigram=True, dec_dropout=0.2, dec_ff_size=2048, dec_heads=8, dec_hidden_size=768, dec_layers=6, enc_dropout=0.2, enc_ff_size=512, enc_hidden_size=512, enc_layers=6, encoder='bert', ext_dropout=0.2, ext_ff_size=2048, ext_heads=8, ext_hidden_size=768, ext_layers=2, finetune_bert=True, generator_shard_size=32, gpu_ranks=[0], label_smoothing=0.1, large=False, load_from_extractive='', log_file='../logs/cnndm.log', lr=1, lr_bert=0.002, lr_dec=0.002, max_grad_norm=0, max_length=150, max_ndocs_in_batch=6, max_pos=512, max_tgt_len=140, min_length=15, mode='test', model_path='../models/', optim='adam', param_init=0, param_init_glorot=True, recall_eval=False, report_every=1, report_rouge=True, result_path='../results/cnndm', save_checkpoint_steps=5, seed=666, sep_optim=False, share_emb=False, task='abs', temp_dir='../temp', test_all=False, test_batch_size=800, test_from='../models/BertSumExtAbs/model_step_8000.pt', test_start_from=-1, text_src='', text_tgt='', train_from='', train_steps=1000, use_bert_emb=False, use_interval=True, visible_gpus='', warmup_steps=8000, warmup_steps_bert=8000, warmup_steps_dec=8000, world_size=1)
[2022-02-19 16:08:33,005 INFO] https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json not found in cache or force_download set to True, downloading to C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp8tchjvlc
100%|██████████| 433/433 [00:00<00:00, 422356.66B/s]
[2022-02-19 16:08:33,789 INFO] copying C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp8tchjvlc to cache at ../temp\4dad0251492946e18ac39290fcfe91b89d370fee250efe9521476438fe8ca185.7156163d5fdc189c3016baca0775ffce230789d7fa2a42ef516483e4ca884517
[2022-02-19 16:08:33,789 INFO] creating metadata file for ../temp\4dad0251492946e18ac39290fcfe91b89d370fee250efe9521476438fe8ca185.7156163d5fdc189c3016baca0775ffce230789d7fa2a42ef516483e4ca884517
[2022-02-19 16:08:33,790 INFO] removing temp file C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp8tchjvlc
[2022-02-19 16:08:33,790 INFO] loading configuration file https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-config.json from cache at ../temp\4dad0251492946e18ac39290fcfe91b89d370fee250efe9521476438fe8ca185.7156163d5fdc189c3016baca0775ffce230789d7fa2a42ef516483e4ca884517
[2022-02-19 16:08:33,791 INFO] Model config {
  "architectures": [
    "BertForMaskedLM"
  ],
  "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
  "finetuning_task": null,
  "hidden_act": "gelu",
  "hidden_dropout_prob": 0.1,
  "hidden_size": 768,
  "initializer_range": 0.02,
  "intermediate_size": 3072,
  "layer_norm_eps": 1e-12,
  "max_position_embeddings": 512,
  "model_type": "bert",
  "num_attention_heads": 12,
  "num_hidden_layers": 12,
  "num_labels": 2,
  "output_attentions": false,
  "output_hidden_states": false,
  "pad_token_id": 0,
  "pruned_heads": {},
  "torchscript": false,
  "type_vocab_size": 2,
  "vocab_size": 30522
}

[2022-02-19 16:08:34,575 INFO] https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-pytorch_model.bin not found in cache or force_download set to True, downloading to C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmpcq8u3rn6
100%|██████████| 440473133/440473133 [02:48<00:00, 2607604.60B/s]
[2022-02-19 16:11:24,312 INFO] copying C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmpcq8u3rn6 to cache at ../temp\aa1ef1aede4482d0dbcd4d52baad8ae300e60902e88fcb0bebdec09afd232066.36ca03ab34a1a5d5fa7bc3d03d55c4fa650fed07220e2eeebc06ce58d0e9a157
[2022-02-19 16:11:24,870 INFO] creating metadata file for ../temp\aa1ef1aede4482d0dbcd4d52baad8ae300e60902e88fcb0bebdec09afd232066.36ca03ab34a1a5d5fa7bc3d03d55c4fa650fed07220e2eeebc06ce58d0e9a157
[2022-02-19 16:11:24,871 INFO] removing temp file C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmpcq8u3rn6
[2022-02-19 16:11:24,902 INFO] loading weights file https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-pytorch_model.bin from cache at ../temp\aa1ef1aede4482d0dbcd4d52baad8ae300e60902e88fcb0bebdec09afd232066.36ca03ab34a1a5d5fa7bc3d03d55c4fa650fed07220e2eeebc06ce58d0e9a157
[2022-02-19 16:11:30,772 INFO] Loading test dataset from D:\NLP_Data\bert_data_cnndm_final\test.0.bert.pt, number of examples: 2001
[2022-02-19 16:11:31,555 INFO] https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt not found in cache or force_download set to True, downloading to C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp11w7z2fx
100%|██████████| 231508/231508 [00:00<00:00, 663580.21B/s]
[2022-02-19 16:11:32,683 INFO] copying C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp11w7z2fx to cache at ../temp\26bc1ad6c0ac742e9b52263248f6d0f00068293b33709fae12320c0e35ccfbbb.542ce4285a40d23a559526243235df47c5f75c197f04f37d1a0c124c32c9a084
[2022-02-19 16:11:32,684 INFO] creating metadata file for ../temp\26bc1ad6c0ac742e9b52263248f6d0f00068293b33709fae12320c0e35ccfbbb.542ce4285a40d23a559526243235df47c5f75c197f04f37d1a0c124c32c9a084
[2022-02-19 16:11:32,684 INFO] removing temp file C:\Users\Admin\AppData\Local\Temp\tmp11w7z2fx
[2022-02-19 16:11:32,684 INFO] loading file https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/bert-base-uncased-vocab.txt from cache at ../temp\26bc1ad6c0ac742e9b52263248f6d0f00068293b33709fae12320c0e35ccfbbb.542ce4285a40d23a559526243235df47c5f75c197f04f37d1a0c124c32c9a084
[2022-02-19 16:40:18,007 INFO] Loading test dataset from D:\NLP_Data\bert_data_cnndm_final\test.1.bert.pt, number of examples: 2001
[2022-02-19 17:10:21,805 INFO] Loading test dataset from D:\NLP_Data\bert_data_cnndm_final\test.2.bert.pt, number of examples: 2001
[2022-02-19 17:39:47,030 INFO] Loading test dataset from D:\NLP_Data\bert_data_cnndm_final\test.3.bert.pt, number of examples: 2001
[2022-02-19 18:09:42,677 INFO] Loading test dataset from D:\NLP_Data\bert_data_cnndm_final\test.4.bert.pt, number of examples: 2000
[2022-02-19 18:39:59,282 INFO] Loading test dataset from D:\NLP_Data\bert_data_cnndm_final\test.5.bert.pt, number of examples: 1485
[2022-02-19 19:01:43,975 INFO] Calculating Rouge
11489
11489
2022-02-19 19:01:53,244 [MainThread  ] [INFO ]  Writing summaries.
[2022-02-19 19:01:53,244 INFO] Writing summaries.
2022-02-19 19:01:53,246 [MainThread  ] [INFO ]  Processing summaries. Saving system files to ../temp\tmpifttzam8\system and model files to ../temp\tmpifttzam8\model.
[2022-02-19 19:01:53,246 INFO] Processing summaries. Saving system files to ../temp\tmpifttzam8\system and model files to ../temp\tmpifttzam8\model.
2022-02-19 19:01:53,247 [MainThread  ] [INFO ]  Processing files in ../temp\rouge-tmp-2022-02-19-19-01-43/candidate/.
[2022-02-19 19:01:53,247 INFO] Processing files in ../temp\rouge-tmp-2022-02-19-19-01-43/candidate/.
2022-02-19 19:02:01,071 [MainThread  ] [INFO ]  Saved processed files to ../temp\tmpifttzam8\system.
[2022-02-19 19:02:01,071 INFO] Saved processed files to ../temp\tmpifttzam8\system.
2022-02-19 19:02:01,072 [MainThread  ] [INFO ]  Processing files in ../temp\rouge-tmp-2022-02-19-19-01-43/reference/.
[2022-02-19 19:02:01,072 INFO] Processing files in ../temp\rouge-tmp-2022-02-19-19-01-43/reference/.
2022-02-19 19:02:08,323 [MainThread  ] [INFO ]  Saved processed files to ../temp\tmpifttzam8\model.
[2022-02-19 19:02:08,323 INFO] Saved processed files to ../temp\tmpifttzam8\model.
2022-02-19 19:02:08,397 [MainThread  ] [INFO ]  Written ROUGE configuration to ../temp\tmpf2titz53\rouge_conf.xml
[2022-02-19 19:02:08,397 INFO] Written ROUGE configuration to ../temp\tmpf2titz53\rouge_conf.xml
2022-02-19 19:02:08,397 [MainThread  ] [INFO ]  Running ROUGE with command： 'perl C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\ROUGE-1.5.5.pl -e C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\data -c 95 -m -r 1000 -n 2 -a ../temp\tmpf2titz53\rouge_conf.xml'
[2022-02-19 19:02:08,397 INFO] Running ROUGE with command： 'perl C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\ROUGE-1.5.5.pl -e C:/Program_Files_AI/pyrouge/tools/ROUGE-1.5.5\data -c 95 -m -r 1000 -n 2 -a ../temp\tmpf2titz53\rouge_conf.xml'
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1 ROUGE-1 Average_R: 0.21783 (95%-conf.int. 0.21624 - 0.21946)
1 ROUGE-1 Average_P: 0.42112 (95%-conf.int. 0.41834 - 0.42414)
1 ROUGE-1 Average_F: 0.27553 (95%-conf.int. 0.27375 - 0.27737)
---------------------------------------------
1 ROUGE-2 Average_R: 0.08100 (95%-conf.int. 0.07989 - 0.08223)
1 ROUGE-2 Average_P: 0.16263 (95%-conf.int. 0.16053 - 0.16497)
1 ROUGE-2 Average_F: 0.10347 (95%-conf.int. 0.10216 - 0.10490)
---------------------------------------------
1 ROUGE-L Average_R: 0.20511 (95%-conf.int. 0.20352 - 0.20679)
1 ROUGE-L Average_P: 0.39705 (95%-conf.int. 0.39433 - 0.39996)
1 ROUGE-L Average_F: 0.25953 (95%-conf.int. 0.25780 - 0.26126)

[2022-02-19 19:04:43,153 INFO] Rouges at step 8000 
>> ROUGE-F(1/2/3/l): 27.55/10.35/25.95
ROUGE-R(1/2/3/l): 21.78/8.10/20.51


Process finished with exit code 0

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参考资料：
机器翻译与自动文摘评价指标 BLEU 和 ROUGE
自动文摘评测方法：Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-S
文本摘要的评测方法：Rouge-1, Rouge-2, Rouge-L, Rouge-S
自动文摘评测方法：Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-S
ROUGE评价方法
记录：Windows7安装pyrouge
Perl 官网
windows 安装 perl 教程
ubuntu 18.04安装pyrouge No such file or directory: ‘yourpath/.pyrouge/settings.ini’
OSError: [WinError 193] %1 is not a valid Win32 application
Windows环境下配置以及使用pyrouge的解决方案
windows环境下如何安装perl的XML::DOM和DB_File
卸载命令行安装的ActivePerl