« ROUGE » : différence entre les versions
(Page créée avec « == en construction == == Définition == xxxxxxxx Voir aussi '''BLEU''' == Compléments == <!-- Peut être calculée à l'aide de librairie SacreBLEU. En raison des points faibles de ROUGE, ROUGE 2.0 à été proposé en 2018. Même s'il s'agit d'un ensemble de métriques, on retrouve souvent la mention ''ROUGE score'' dans les textes.--> == Français == ''' ROUGE''' == Anglais == ''' ROUGE''' '''Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation''' <!... ») |
Aucun résumé des modifications |
||
| (5 versions intermédiaires par 3 utilisateurs non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
== Définition == | == Définition == | ||
Ensemble de mesures ou métriques de similarité qui se basent sur les [[N-grammes|n-grammes]] utilisées pour évaluer les logiciels de [[génération automatique de texte]] et de [[traduction automatique]] dans le domaine du [[traitement automatique de la langue naturelle]]. | |||
Voir aussi '''[[BLEU]]''' | Voir aussi '''[[BLEU]]''' | ||
== Compléments == | == Compléments == | ||
Dans le cadre d'une tâche de génération automatique de texte, la reprise des idées principales ([[rappel]]) est plus importante que d'obtenir une formulation exacte ([[précision]]), ainsi ROUGE est calculé en comptant le nombre de mots ou de '''[[N-gramme|n-grammes]]''' qui se recoupent. | |||
En raison des points faibles de ROUGE, ROUGE 2.0 à été proposé en 2018. | |||
Même s'il s'agit d'un ensemble de métriques, on retrouve souvent la mention ''ROUGE score'' dans les textes. | *ROUGE est l'acronyme de « Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation ». | ||
*ROUGE peut être calculé à l'aide de bibliothèque (''library'') '''[[SacreBLEU]]'''. | |||
*En raison des points faibles de ROUGE, ROUGE 2.0 à été proposé en 2018. | |||
*Même s'il s'agit d'un ensemble de métriques, on retrouve souvent la mention ''ROUGE score'' dans les textes. | |||
== Français == | == Français == | ||
| Ligne 19 : | Ligne 20 : | ||
'''Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation''' | '''Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation''' | ||
ROUGE stands for "''Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation''" and it is a set of metrics and a software package used for evaluating automatic summarization and machine translation software in natural language processing. It is computed by counting the number of overlapping words or n-grams since capturing key ideas and recall is more important than exact wording for the summarization task. | |||
== Sources == | == Sources == | ||
| Ligne 30 : | Ligne 31 : | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/ROUGE_(metric) Source : Wikipedia] | [https://en.wikipedia.org/wiki/ROUGE_(metric) Source : Wikipedia] | ||
[[Catégorie: | [[Catégorie:Publication]] | ||
Dernière version du 21 avril 2026 à 15:22
Définition
Ensemble de mesures ou métriques de similarité qui se basent sur les n-grammes utilisées pour évaluer les logiciels de génération automatique de texte et de traduction automatique dans le domaine du traitement automatique de la langue naturelle.
Voir aussi BLEU
Compléments
Dans le cadre d'une tâche de génération automatique de texte, la reprise des idées principales (rappel) est plus importante que d'obtenir une formulation exacte (précision), ainsi ROUGE est calculé en comptant le nombre de mots ou de n-grammes qui se recoupent.
- ROUGE est l'acronyme de « Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation ».
- ROUGE peut être calculé à l'aide de bibliothèque (library) SacreBLEU.
- En raison des points faibles de ROUGE, ROUGE 2.0 à été proposé en 2018.
- Même s'il s'agit d'un ensemble de métriques, on retrouve souvent la mention ROUGE score dans les textes.
Français
ROUGE
Anglais
ROUGE
Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation
ROUGE stands for "Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation" and it is a set of metrics and a software package used for evaluating automatic summarization and machine translation software in natural language processing. It is computed by counting the number of overlapping words or n-grams since capturing key ideas and recall is more important than exact wording for the summarization task.
Sources
Contributeurs: Arianne Arel, Patrick Drouin, wiki
