文本生成评估指标简单介绍BLEU+ROUGE+Perplexity+Meteor 代码实现

以下指标主要针对两种：机器翻译和文本生成（文章生成），这里的文本生成并非是总结摘要那类文本生成，仅仅是针对生成句子/词的评价。
首先介绍BLEU，ROUGE, 以及BLEU的改进版本METEOR；后半部分介绍PPL（简单介绍，主要是关于交叉熵的幂，至于这里的为什么要求平均，是因为我们想要计算在一个n-gram的n中，平均每个单词出现需要尝试的次数。

机器翻译(Machine Translation, MT)

BLEU：Bilingual Evaluation Understudy

形式：
目的：计算网络生成文本Candidate和参考翻译文本(Reference, 可以有多个参考）之间的文本交叉计算。

计算：针对单个Reference:
举例子：

Candidate: ha ha ha
Reference: only saying ha is not good
针对unigram计算BLUE:
$$\text{BLUE-1}=\frac{\text{Candidate在Reference出现的次数}}{\text{len(Candidate)}}=\frac{\text{count(ha)}}{\text{count(ha,ha, ha)}}=\frac{1}{3}$$

缺点（存在问题）: 如果长度很短的话，分母会很小，BLEU取值会很大，为了消除长度带来的影响：
$$BP=\{\begin{array}{rl}{e}^{1-\frac{l_{ref}}{l_{cdd}}},& l_{cdd}<l_{ref}\\ 1,& l_{cdd}\ge l_{ref}\end{array}$$

这里的BP跟n-gram的n无关

则修正之后的BLUE计算方式为：
计算步骤：

1. 确定n, n是ngram的n
2. 统计n-gram在reference，Candidate出现次数，reference出现次数作为次数统计上限
3. 对Candidate中每个n-gram计算匹配次数：
   $$M=\sum _{n-gram}\min (O_{ngram}^{cdd},O_{ngram}^{ref})$$
4. 计算BLEU-N
   $$BLE{U}_N=\frac{M}{l_{cdd}-1+n}$$
5. 利用几何平均计算综合得分
   $$BLEU=BP\cdot (\prod _{n=1}^{k}BLE{U}_n{)}^{\frac{1}{k}}$$
   这里的k一般取值为4，代表的是看了1-gram, 2-gram, 3-gram, 4-gram综合判断
   参考：https://mp.weixin.qq.com/s/wdIWq6XUcB6HJchpHie–g

使用场景：短文本生成的机器翻译评估（有reference的样本）
缺点：只适用于短文本，不适合长文本生成（生成故事）

实现

from torchtext.data.metrics import bleu_score
candidate_corpus = [['My', 'full', 'pytorch', 'test'], ['Another', 'Sentence']]
references_corpus = [[['My', 'full', 'pytorch', 'test'], ['Completely', 'Different']], [['No', 'Match']]]
bleu_score(candidate_corpus, references_corpus)

ROUGE: Recall-Oriented Understuy for Gisting Evaluation

简介：主要用于评估机器翻译、文本摘要（或其他自然语言处理任务）的质量，即：衡量目标文本与生成文本之间的匹配程度，此外还考虑生成文本的召回率，BLEU则相对更看重生成文本的准确率，着重于涵盖参考摘要的内容和信息的完整性。
分别有四种方法：ROUGE-N, ROUGE-L, ROUGE-W, ROUGE-S

主要有两种形式：

• ROUGE-N(N = 1, 2, 3, …)
• ROUGE-L

ROUGE-N计算方式为：
$$\text{ROUGE-N}=\frac{\text{Candidate}\cap \text{Reference}}{len(\text{Reference})}$$
这里的分子交集不像最长公共子串一样，这里的交集不考虑顺序。
ROUGE-L
考虑最长公共子串（是区分顺序的，参考leetcode中最长公共子串计算，不过在这里最小单元从leetcode的字符变成了单词。1143. 最长公共子序列

单句ROUGE-L
$$\text{ROUGE-L}=\frac{\text{最长公共子串}(\text{Candidate},\text{Reference})}{len(\text{Reference})}$$

举例子
Candidate: police killed the gunman
Reference1: police kill the gunman
Reference2: the gunman kill police

对reference1而言，ROUGE-2为1/3; 对于reference2而言，ROUGE为1/3
对于reference1而言，ROUGE-L为3/4l; 对于reference2而言，ROUGE-L为1/2
还有ROUGE-W, ROUGE-S, 可以参考: 自动文摘评测方法：Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-S
缺点：

• ROUGE只关注文本的表面信息，而忽略了文本的语义信息，因此在评估文本质量时可能会出现误差.
• ROUGE评价指标对于文本的长度比较敏感，因此在评估长文本时可能会出现偏差.
  参考：一文带你理解｜NLP评价指标 BLEU 和 ROUGE（无公式） - 知乎

实现：

from torchmetrics.text.rouge import ROUGEScore
preds = "My name is John"
target = "Is your name John"
rouge = ROUGEScore()
from pprint import pprint
pprint(rouge(preds, target))

来源：https://torchmetrics.readthedocs.io/en/stable/text/rouge_score.html
跑代码会遇到问题：https://blog.csdn.net/qq_24263553/article/details/105726751

METEOR: The Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering

目的：解决BLEU的不足，与 BLEU 相比，METEOR 考虑了更多的因素，如同义词匹配、词干匹配、词序等，因此它通常被认为是一个更全面的评价指标。
实现（计算）：基于unigram精度和召回率的调和平均
应用：机器翻译（Machine Translation, MT), Image Caption, Question Generation, Summarization

参考：【NLG】(三)文本生成评价指标—— METEOR原理及代码

from nltk.translate.meteor_score import meteor_scorereference3 = '我 说 这 是 怎 么 回 事，原 来 明 天 要 放 假 了'
reference2 = '我 说 这 是 怎 么 回 事'
hypothesis2 = '我 说 这 是 啥 呢 我 说 这 是 啥 呢'
# reference3：参考译文
# hypothesis2：生成的文本
res = round(meteor_score([reference3, reference2], hypothesis2), 4)
print(res)输出：
0.4725

文本生成(Text Generation)

Perplexity 困惑度

这里作了详细的解释：求通俗解释NLP里的perplexity是什么？
计算：$$2^{H(p,\hat{p})}$$
其中$H(p,\hat{p})$计算为：
$$H(p,\hat{p})=-\frac{1}{n}\sum _{x}p(x){\log }_2\hat{p}(x)$$
通俗解释：

困惑度p可以理解为，如果每个时间步都根据语言模型计算的概率分布随机挑词，那么平均情况下，挑多少个词才能挑到正确的那个

from torchmetrics.text import Perplexity
import torch
gen = torch.manual_seed(42)
preds = torch.rand(2, 8, 5, generator=gen)
target = torch.randint(5, (2, 8), generator=gen)
target[0, 6:] = -100
perp = Perplexity(ignore_index=-100)
perp(preds, target)

参考：

【NLG】(二)文本生成评价指标—— METEOR原理及代码示例
一文搞懂Language Modeling三大评估标准
Perplexity of fixed-length models