ROUGEScorer
Berechnet ROUGE-Scores für die Evaluation von Textzusammenfassungen. Umfasst ROUGE-1 für Unigramme, ROUGE-2 für Bigramme und ROUGE-L für die längste gemeinsame Teilsequenz.
Übersicht
Berechnet ROUGE-Scores für die Evaluation von Textzusammenfassungen. Umfasst ROUGE-1 für Unigramme, ROUGE-2 für Bigramme und ROUGE-L für die längste gemeinsame Teilsequenz.
Anwendungsfälle
- Genauigkeits-Benchmarking und Validierung
Funktionsweise
Dieser Scorer validiert Ausgaben mithilfe einer deterministischen regelbasierten Evaluierung anhand konkreter Kriterien. Vordefinierte Regeln und Muster bewerten die Antwort und liefern konsistente, reproduzierbare Ergebnisse ohne LLM-Inferenz.
Eingabeschema
| Parameter | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| prediction | str | Ja | Generated summary or text |
| ground_truth | str | Ja | Reference summary |
Ausgabeschema
| Feld | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| score | float | Combined ROUGE score (0-10) |
| passed | bool | True if above threshold |
| reasoning | str | Score explanation |
| metadata.rouge1 | float | ROUGE-1 unigram score |
| metadata.rouge2 | float | ROUGE-2 bigram score |
| metadata.rougeL | float | ROUGE-L score |
Score-Interpretation
Standardschwellenwert: 7/10
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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich diesen Scorer verwenden?
Verwenden Sie ROUGEScorer, wenn Sie die Aspekte nlp-metrics and accuracy Ihrer KI-Ausgaben evaluieren möchten. Der Scorer eignet sich besonders für genauigkeits-benchmarking und validierung.
Warum benötigt dieser Scorer eine erwartete Ausgabe?
Dieser Scorer vergleicht die generierte Ausgabe mit einem bekannten erwarteten Ergebnis, um Genauigkeitsmetriken zu berechnen.
Kann ich den Schwellenwert anpassen?
Ja, der Standardschwellenwert von 7 lässt sich bei der Konfiguration des Scorers anpassen.
Kurzinfo
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