在NLP当中，不同的评价指标，BLEU, METEOR, ROUGE和CIDEr的逻辑意义？
在自然语言处理（NLP）领域，尤其是在文本生成任务中，例如机器翻译、文本摘要、对话系统等，我们常常需要衡量生成文本与人类参考文本之间的相似度。为了达到这个目的，我们开发了一系列评价指标，其中 BLEU、METEOR、ROUGE 和 CIDEr 是最常用也最具代表性的几种。理解它们的逻辑意义，就像是在理解我们如何“看”和“评价”机器生成的文字是否“好”。
1. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)
BLEU 最初是为了评价机器翻译的质量而设计的，但它的核心思想——基于ngram的精度——使其在许多文本生成任务中都适用。
核心逻辑： BLEU 的基本思路是，如果机器生成的文本与人类写出的参考文本在词语和短语的组成上越相似，那么生成文本的质量就越高。它通过计算生成文本中与参考文本匹配的 ngram（连续的 n 个词）的数量来衡量相似度。
详细解释：
ngram 匹配： BLEU 不仅仅看单个词语（unigram）是否匹配，还会看两个词（bigram）、三个词（trigram）甚至四个词（4gram）组成的短语是否匹配。之所以这么做，是因为短语匹配更能捕捉到语言的流畅性和语义的连贯性。例如，“猫坐在垫子上”比“猫 垫子上 坐”更符合人类的语言习惯。
精度（Precision）： BLEU 计算的是“机器生成文本中有多少 ngram 也出现在了参考文本中”。它关注的是“生成的是否准确”。
召回率（Recall）的间接体现： 虽然 BLEU 主要基于精度，但它通过“最短匹配长度惩罚（Brevity Penalty）”来间接考虑召回率。如果机器生成文本的长度比参考文本短很多，即使生成的内容都对，也会受到惩罚。这可以防止模型生成非常短但“正确”的句子来“欺骗”指标。
累计精度： BLEU 会将不同长度 ngram 的精度进行累积。通常使用 1gram 到 4gram 的精度。
平滑技术： 为了解决当某些 ngram 在生成文本中出现但从未在参考文本中出现时，精度会变成零的问题，BLEU 会使用平滑技术（例如，添加一个很小的数到分子和分母）来避免零精度。
优势：
计算简单，速度快。
与人工评价的相关性在一定程度上得到了验证。
对于捕捉词汇和短语的重叠度非常有效。
局限性：
不考虑语义： BLEU 只能衡量词语和短语的表面重叠，无法理解同义词、近义词或者不同的表达方式。例如，"The cat sat on the mat" 和 "A feline rested upon the rug" 在 BLEU 下会得分很低，因为词语完全不同，但语义非常相似。
对长文本效果更好： 在短文本上，BLEU 的稳定性较差。
无法判断流畅度和语法： 即使生成了与参考文本高度重叠的 ngram，也可能存在语法错误或不流畅的问题。
2. METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)
METEOR 是 BLEU 的一个改进版本，它试图解决 BLEU 在语义和流畅性方面的不足。
核心逻辑： METEOR 在 BLEU 的 ngram 匹配基础上，引入了词干匹配、同义词匹配以及词语对齐的概念，并更侧重于召回率。
详细解释：
多重匹配策略： METEOR 不仅匹配完全相同的词语，还考虑：
词干（Stemming）： 例如，“running” 和 “run” 会被视为匹配（通过词干提取）。
同义词（Synonymy）： 通过 WordNet 等同义词词典，识别同义词之间的匹配。例如，“car” 和 “automobile” 可以匹配。
释义（Paraphrasing）： 还在研究中，可以识别意思相近但表达不同的短语。
词语对齐（Alignment）： METEOR 会尝试将生成文本中的词语与参考文本中的词语进行对齐，形成一个最佳的匹配序列。它会考虑单词的顺序，并优先匹配长的词语对（chunk matching），这有助于提高流畅性。
基于召回率的计算： METEOR 的计算方式更多地倾向于召回率，即“参考文本中的多少词语被生成文本覆盖了”。它计算精确率和召回率，然后结合一个 Fscore 来衡量。
惩罚不连续性： METEOR 会对匹配词语之间的不连续性（即中断的短语）进行惩罚。
加权： METEOR 会给不同类型的匹配（词干、同义词等）分配不同的权重，通常词语的精确匹配权重最高。
优势：
更好的语义理解： 通过同义词匹配，METEOR 对语义相似但词语不同的文本能给予更高的评价。
更符合人类直觉： 在很多实验中，METEOR 与人类评价的相关性比 BLEU 更高。
更侧重召回率： 能够鼓励模型生成更完整的翻译，而不是只关注生成几个正确的短语。
局限性：
依赖同义词词典： 依赖于 WordNet 等外部资源，对于没有覆盖到的同义词或特定领域的术语可能效果不佳。
计算复杂度较高： 相较于 BLEU，计算过程更复杂，速度稍慢。
仍然无法完全捕捉流畅性和语法： 虽然考虑了对齐，但仍然不是一个完美的语法或流畅性评价器。
3. ROUGE (RecallOriented Understudy for Gisting Evaluation)
ROUGE 最初是为文本摘要任务设计的，其核心思想与 BLEU 相反，更侧重于召回率。
核心逻辑： ROUGE 衡量的是“参考摘要（人类写出的摘要）中的多少内容被机器生成的摘要所覆盖”。它主要关注生成摘要是否包含了参考摘要中的关键信息。
详细解释：
ROUGEN： 与 BLEU 类似，ROUGEN 计算的是 Ngram 的召回率。
ROUGE1： 计算 1gram（单个词）的召回率。衡量有多少词语被包含。
ROUGE2： 计算 2gram（两个词的短语）的召回率。衡量有多少短语被包含。
ROUGEL： 这是 ROUGE 系列中最常用的一种。它基于最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）。LCS 是一种算法，用于找到两个序列中，保持原顺序但不一定连续的最长子序列。
逻辑： LCS 能够捕捉到生成文本和参考文本之间的词语顺序关联，而不需要连续的 ngram。这使得 ROUGEL 对句子结构的变化更具鲁棒性。
计算： ROUGEL 计算 LCS 的长度，并将其作为召回率的分子，参考文本的总长度作为分母。同时也会计算一个精度，并最终结合成 Fscore。
ROUGES (Skipbigram)： 考虑跳跃的 bigram，允许中间有任意数量的词被跳过。这可以捕捉到相隔较远的词语之间的关联。
优势：
非常适合文本摘要： 强调召回率，能够较好地评估摘要是否包含了原文的关键信息。
ROUGEL 捕捉长距离依赖： ROUGEL 基于 LCS，对顺序的敏感度较低，更能捕捉到句子结构的相似性。
灵活： 可以通过选择不同的 ROUGE 系列指标来适应不同的需求。
局限性：
对流畅性和语义的关注不足： 尤其 ROUGE1 和 ROUGE2，如果只关注词语的重复，可能会忽略句子的流畅性或语义的连贯性。
可能倾向于生成包含更多参考文本词语的简单句子： 为了提高召回率，模型可能会倾向于生成更长、更冗余的句子。
ROUGEL 忽略了短语重叠： 虽然 LCS 关注顺序，但它不像 ngram 那样直接关注连续短语的重叠度。
4. CIDEr (Consensusbased Image Description Evaluation)
CIDEr 最初是为图像描述生成任务设计的，但其核心思想——基于共识的 TFIDF 加权 ngram 相似度——在其他需要衡量生成内容与一组参考内容之间相似度的任务中也很有用。
核心逻辑： CIDEr 假设，好的图像描述应该与大多数参考描述（人工撰写的描述）相似，并且应该使用对该图像而言更具区分性的词语。它通过一个加权 ngram 相似度来衡量。
详细解释：
TFIDF 加权： 这是 CIDEr 的核心创新。
TF (Term Frequency)： 一个词语在一个特定描述中出现的频率。
IDF (Inverse Document Frequency)： 一个词语在所有参考描述中的出现频率的倒数。如果一个词语在很多描述中都出现，说明它是一个“通用”的词语，对区分不同描述的价值不大。反之，如果一个词语只在少数几个描述中出现，它就更具区分性。
CIDEr 的 IDF： CIDEr 的 IDF 计算方式略有不同，它考虑的是一个 ngram 在所有参考描述集合中的出现频率。一个 ngram 的 IDF 值越高，说明它在参考集中越不常见，因此在衡量相似度时，它就被赋予更高的权重。
共识（Consensus）： CIDEr 计算生成描述与每一对参考描述的相似度，然后取加权平均。
ngram 相似度： 对于每一个 ngram，CIDEr 计算其在生成描述中的出现次数，并与在参考描述中的出现次数进行比较。
直接匹配（Greedy Matching）： CIDEr 使用一种贪婪的匹配策略来计算 ngram 的相似度。
平滑： 同样使用平滑技术来避免零值。
优势：
能更好地反映人类评价： 在图像描述任务中，CIDEr 被证明比 BLEU 更能与人类评价保持一致。
强调信息丰富性： 通过 TFIDF 加权，CIDEr 鼓励模型生成包含更多有信息量、更具区分性的词语的描述。
考虑了“共识”： 确保生成的内容是大多数人都认为合理的，而不是只与一个参考描述匹配。
局限性：
计算复杂度更高： 需要计算每个 ngram 的 TFIDF 值，并且要与所有参考描述进行比较。
对参考描述的数量敏感： 如果参考描述的数量较少，IDF 的统计可能不够准确。
仍然是基于表面匹配： 虽然有 TFIDF 加权，但其本质上仍然是基于词语和短语的重叠度。
总结一下它们的逻辑意义：
BLEU： “机器是否学会了使用和我们一样的词语和短语？” – 侧重于生成文本与参考文本在词语和短语重叠度上的精度。
METEOR： “机器是否理解了我们说的意思，并用类似的方式表达出来了？” – 在 BLEU 的基础上，增加了语义相似性（同义词、词干）和顺序的考虑，更侧重召回率。
ROUGE： “机器是否提取了我们要传达的关键信息？” – 侧重于生成文本是否覆盖了参考文本中的信息，尤其适合摘要任务。
CIDEr： “机器是否生成了既有信息量又符合普遍认知的描述？” – 通过 TFIDF 加权，鼓励生成与大多数参考内容一致且信息丰富的文本。
在实际应用中，我们通常不会只依赖某一个指标，而是结合使用它们，甚至会引入更多更细致的评价方法，比如人工评价，来全面衡量文本生成的效果。理解这些指标的逻辑，就像是理解了不同“侦探”破案时使用的不同“线索”和“方法”。
1. BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)
BLEU 最初是为了评价机器翻译的质量而设计的，但它的核心思想——基于ngram的精度——使其在许多文本生成任务中都适用。
核心逻辑： BLEU 的基本思路是，如果机器生成的文本与人类写出的参考文本在词语和短语的组成上越相似，那么生成文本的质量就越高。它通过计算生成文本中与参考文本匹配的 ngram（连续的 n 个词）的数量来衡量相似度。
详细解释：
ngram 匹配： BLEU 不仅仅看单个词语（unigram）是否匹配，还会看两个词（bigram）、三个词（trigram）甚至四个词（4gram）组成的短语是否匹配。之所以这么做，是因为短语匹配更能捕捉到语言的流畅性和语义的连贯性。例如，“猫坐在垫子上”比“猫 垫子上 坐”更符合人类的语言习惯。
精度（Precision）： BLEU 计算的是“机器生成文本中有多少 ngram 也出现在了参考文本中”。它关注的是“生成的是否准确”。
召回率（Recall）的间接体现： 虽然 BLEU 主要基于精度，但它通过“最短匹配长度惩罚（Brevity Penalty）”来间接考虑召回率。如果机器生成文本的长度比参考文本短很多，即使生成的内容都对，也会受到惩罚。这可以防止模型生成非常短但“正确”的句子来“欺骗”指标。
累计精度： BLEU 会将不同长度 ngram 的精度进行累积。通常使用 1gram 到 4gram 的精度。
平滑技术： 为了解决当某些 ngram 在生成文本中出现但从未在参考文本中出现时，精度会变成零的问题，BLEU 会使用平滑技术（例如，添加一个很小的数到分子和分母）来避免零精度。
优势：
计算简单，速度快。
与人工评价的相关性在一定程度上得到了验证。
对于捕捉词汇和短语的重叠度非常有效。
局限性：
不考虑语义： BLEU 只能衡量词语和短语的表面重叠，无法理解同义词、近义词或者不同的表达方式。例如，"The cat sat on the mat" 和 "A feline rested upon the rug" 在 BLEU 下会得分很低，因为词语完全不同，但语义非常相似。
对长文本效果更好： 在短文本上，BLEU 的稳定性较差。
无法判断流畅度和语法： 即使生成了与参考文本高度重叠的 ngram，也可能存在语法错误或不流畅的问题。
2. METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)
METEOR 是 BLEU 的一个改进版本，它试图解决 BLEU 在语义和流畅性方面的不足。
核心逻辑： METEOR 在 BLEU 的 ngram 匹配基础上，引入了词干匹配、同义词匹配以及词语对齐的概念，并更侧重于召回率。
详细解释：
多重匹配策略： METEOR 不仅匹配完全相同的词语，还考虑：
词干（Stemming）： 例如，“running” 和 “run” 会被视为匹配（通过词干提取）。
同义词（Synonymy）： 通过 WordNet 等同义词词典，识别同义词之间的匹配。例如，“car” 和 “automobile” 可以匹配。
释义（Paraphrasing）： 还在研究中，可以识别意思相近但表达不同的短语。
词语对齐（Alignment）： METEOR 会尝试将生成文本中的词语与参考文本中的词语进行对齐，形成一个最佳的匹配序列。它会考虑单词的顺序，并优先匹配长的词语对（chunk matching），这有助于提高流畅性。
基于召回率的计算： METEOR 的计算方式更多地倾向于召回率，即“参考文本中的多少词语被生成文本覆盖了”。它计算精确率和召回率，然后结合一个 Fscore 来衡量。
惩罚不连续性： METEOR 会对匹配词语之间的不连续性（即中断的短语）进行惩罚。
加权： METEOR 会给不同类型的匹配（词干、同义词等）分配不同的权重，通常词语的精确匹配权重最高。
优势：
更好的语义理解： 通过同义词匹配，METEOR 对语义相似但词语不同的文本能给予更高的评价。
更符合人类直觉： 在很多实验中，METEOR 与人类评价的相关性比 BLEU 更高。
更侧重召回率： 能够鼓励模型生成更完整的翻译，而不是只关注生成几个正确的短语。
局限性：
依赖同义词词典： 依赖于 WordNet 等外部资源，对于没有覆盖到的同义词或特定领域的术语可能效果不佳。
计算复杂度较高： 相较于 BLEU，计算过程更复杂，速度稍慢。
仍然无法完全捕捉流畅性和语法： 虽然考虑了对齐，但仍然不是一个完美的语法或流畅性评价器。
3. ROUGE (RecallOriented Understudy for Gisting Evaluation)
ROUGE 最初是为文本摘要任务设计的，其核心思想与 BLEU 相反，更侧重于召回率。
核心逻辑： ROUGE 衡量的是“参考摘要（人类写出的摘要）中的多少内容被机器生成的摘要所覆盖”。它主要关注生成摘要是否包含了参考摘要中的关键信息。
详细解释：
ROUGEN： 与 BLEU 类似，ROUGEN 计算的是 Ngram 的召回率。
ROUGE1： 计算 1gram（单个词）的召回率。衡量有多少词语被包含。
ROUGE2： 计算 2gram（两个词的短语）的召回率。衡量有多少短语被包含。
ROUGEL： 这是 ROUGE 系列中最常用的一种。它基于最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）。LCS 是一种算法，用于找到两个序列中，保持原顺序但不一定连续的最长子序列。
逻辑： LCS 能够捕捉到生成文本和参考文本之间的词语顺序关联，而不需要连续的 ngram。这使得 ROUGEL 对句子结构的变化更具鲁棒性。
计算： ROUGEL 计算 LCS 的长度，并将其作为召回率的分子，参考文本的总长度作为分母。同时也会计算一个精度，并最终结合成 Fscore。
ROUGES (Skipbigram)： 考虑跳跃的 bigram，允许中间有任意数量的词被跳过。这可以捕捉到相隔较远的词语之间的关联。
优势：
非常适合文本摘要： 强调召回率，能够较好地评估摘要是否包含了原文的关键信息。
ROUGEL 捕捉长距离依赖： ROUGEL 基于 LCS，对顺序的敏感度较低，更能捕捉到句子结构的相似性。
灵活： 可以通过选择不同的 ROUGE 系列指标来适应不同的需求。
局限性：
对流畅性和语义的关注不足： 尤其 ROUGE1 和 ROUGE2，如果只关注词语的重复，可能会忽略句子的流畅性或语义的连贯性。
可能倾向于生成包含更多参考文本词语的简单句子： 为了提高召回率，模型可能会倾向于生成更长、更冗余的句子。
ROUGEL 忽略了短语重叠： 虽然 LCS 关注顺序，但它不像 ngram 那样直接关注连续短语的重叠度。
4. CIDEr (Consensusbased Image Description Evaluation)
CIDEr 最初是为图像描述生成任务设计的，但其核心思想——基于共识的 TFIDF 加权 ngram 相似度——在其他需要衡量生成内容与一组参考内容之间相似度的任务中也很有用。
核心逻辑： CIDEr 假设，好的图像描述应该与大多数参考描述（人工撰写的描述）相似，并且应该使用对该图像而言更具区分性的词语。它通过一个加权 ngram 相似度来衡量。
详细解释：
TFIDF 加权： 这是 CIDEr 的核心创新。
TF (Term Frequency)： 一个词语在一个特定描述中出现的频率。
IDF (Inverse Document Frequency)： 一个词语在所有参考描述中的出现频率的倒数。如果一个词语在很多描述中都出现，说明它是一个“通用”的词语，对区分不同描述的价值不大。反之，如果一个词语只在少数几个描述中出现，它就更具区分性。
CIDEr 的 IDF： CIDEr 的 IDF 计算方式略有不同，它考虑的是一个 ngram 在所有参考描述集合中的出现频率。一个 ngram 的 IDF 值越高，说明它在参考集中越不常见，因此在衡量相似度时，它就被赋予更高的权重。
共识（Consensus）： CIDEr 计算生成描述与每一对参考描述的相似度，然后取加权平均。
ngram 相似度： 对于每一个 ngram，CIDEr 计算其在生成描述中的出现次数，并与在参考描述中的出现次数进行比较。
直接匹配（Greedy Matching）： CIDEr 使用一种贪婪的匹配策略来计算 ngram 的相似度。
平滑： 同样使用平滑技术来避免零值。
优势：
能更好地反映人类评价： 在图像描述任务中，CIDEr 被证明比 BLEU 更能与人类评价保持一致。
强调信息丰富性： 通过 TFIDF 加权，CIDEr 鼓励模型生成包含更多有信息量、更具区分性的词语的描述。
考虑了“共识”： 确保生成的内容是大多数人都认为合理的，而不是只与一个参考描述匹配。
局限性：
计算复杂度更高： 需要计算每个 ngram 的 TFIDF 值，并且要与所有参考描述进行比较。
对参考描述的数量敏感： 如果参考描述的数量较少，IDF 的统计可能不够准确。
仍然是基于表面匹配： 虽然有 TFIDF 加权，但其本质上仍然是基于词语和短语的重叠度。
总结一下它们的逻辑意义：
BLEU： “机器是否学会了使用和我们一样的词语和短语？” – 侧重于生成文本与参考文本在词语和短语重叠度上的精度。
METEOR： “机器是否理解了我们说的意思，并用类似的方式表达出来了？” – 在 BLEU 的基础上，增加了语义相似性（同义词、词干）和顺序的考虑，更侧重召回率。
ROUGE： “机器是否提取了我们要传达的关键信息？” – 侧重于生成文本是否覆盖了参考文本中的信息，尤其适合摘要任务。
CIDEr： “机器是否生成了既有信息量又符合普遍认知的描述？” – 通过 TFIDF 加权，鼓励生成与大多数参考内容一致且信息丰富的文本。
在实际应用中，我们通常不会只依赖某一个指标，而是结合使用它们，甚至会引入更多更细致的评价方法，比如人工评价，来全面衡量文本生成的效果。理解这些指标的逻辑，就像是理解了不同“侦探”破案时使用的不同“线索”和“方法”。
网友意见
NLG常用metrics：
- BLEU: ngram precision；长度类似
- ROUGE: ngram recall
- NIST/CIDEr: 降低频繁词的权重
- METEOR: 考虑同义词的F score；鼓励连续词匹配
- STM: 匹配语法树子树
- TER: 编辑的距离
- TERp: TER+同义替换
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