在自然语言处理（NLP）领域，评估文本生成的质量一直是个重要课题。而ROUGE算法无疑是其中的经典工具之一！🤔 它主要用于衡量机器生成的摘要与人工参考摘要之间的相似度，广泛应用于文本摘要任务中。简单来说，ROUGE通过计算重叠词、n-gram等来判断生成结果是否接近理想答案。

那么，ROUGE具体有哪些核心指标呢？👀

- ROUGE-N：统计n-gram的匹配程度，比如ROUGE-1关注单个词语的重合率；

- ROUGE-L：基于最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS），更注重结构相关性；

- ROUGE-W：加权LCS，强调连续词组的重要性。

💡 实际应用中，这些指标帮助开发者快速优化模型性能，提升摘要质量。例如，在新闻自动摘要或对话系统中，ROUGE能让机器学会“言简意赅”。虽然它并非完美无缺，但作为入门工具，绝对值得一学！

如果你也对文本生成感兴趣，不妨动手实践一下吧！💪 NLP ROUGE 算法学习

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