ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) - Avtomatik mətn xülasəsi və maşın tərcüməsi sistemlərinin qiymətləndirilməsi üçün geniş istifadə olunan metriklər toplusu. Bu metriklər avtomatik yaradılmış xülasə və ya tərcüməni insan tərəfindən hazırlanmış etalon mətnlə müqayisə edərək onların keyfiyyətini ölçür. Növləri - ROUGE-N: Avtomatik və etalon mətnlər arasındakı n-gramların (söz qruplarının) üst-üstə düşməsini ölçür. - ROUGE-L: Avtomatik və etalon mətnlər arasındakı ən uzun ortaq alt-sıra (LCS) əsasında statistikaları hesablayır. Bu, cümlə səviyyəsində struktur oxşarlığını təbii şəkildə nəzərə alır və ardıcıl n-gramların avtomatik olaraq müəyyən edilməsinə imkan verir. - ROUGE-W: Ardıcıl LCS-ləri üstün tutan çəkili LCS əsaslı statistikaları istifadə edir. - ROUGE-S: Skip-bigram əsaslı uyğunluq statistikalarını ölçür. Skip-bigram cümlədəki ardıcıllığı qoruyaraq hər hansı iki söz cütlüyünü nəzərə alır. - ROUGE-SU: Skip-bigram və unigram əsaslı uyğunluq statistikalarını birləşdirir. ROUGE metriklərinin üstünlükləri Dil müstəqilliyi: ROUGE metrikləri hər hansı bir dilə xas deyil və müxtəlif dillərdə tətbiq oluna bilər. Hesablama səmərəliliyi: Bu metriklər hesablama baxımından səmərəlidir və böyük mətn korpuslarında sürətlə tətbiq oluna bilər.
https://medium.com/nlplanet/two-minutes-nlp-learn-the-rouge-metric-by-examples-f179cc285499
https://www.traceloop.com/blog/evaluating-model-performance-with-the-rouge-metric-a-comprehensive-guide
https://dev.to/aws-builders/mastering-rouge-matrix-your-guide-to-large-language-model-evaluation-for-summarization-with-examples-jjg
https://en.wikipedia.org/wiki/ROUGE_%28metric%29
chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://aclanthology.org/W04-1013.pdf
Tarix : 8 yanvar 2025
Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.
