BLEU分数 NLP必看！BLEU和ROUGE到底啥意思？手把手教你看懂文本评价指标

在自然语言处理（NLP）里，我们常常会听到两个高频词：BLEU和ROUGE。它们是评价生成式模型（比如机器翻译、文本摘要、对话生成）表现的“评分标准”。但是，很多人一听就蒙圈：“它们到底是什么意思？有什么区别？”今天，我来给你手把手讲明白。

1️⃣ BLEU：严格的字面“对错老师”

概念：BLEU 看生成句子里有多少词和参考答案完全匹配，偏向精确率。

它就像一个“严苛老师”，只认字面，不认同义替换。

举个例子

参考答案：

我 喜欢 吃 苹果

模型输出：

我 爱 吃 苹果

结合几何平均和长度惩罚，最终 BLEU ≈ 0.5

重点：只要顺序不对或者同义词替换，BLEU 分数就会下降。

2️⃣ ROUGE：宽容的覆盖率“老师”

概念：ROUGE 看参考答案里的信息有多少被生成句子覆盖，偏向召回率。

它就像一个宽容老师：只要你把重点写出来，不一定要完全一样，也能给高分。

举个例子

参考答案：

我 喜欢 吃 苹果

模型输出：

我 爱 吃 苹果

重点：ROUGE 对顺序和同义词更宽容，只要覆盖了参考答案的核心信息就行。

3️⃣ BLEU vs ROUGE：一句话总结

指标

关注点

举例说明

BLEU

精确匹配

只认“喜欢”，不认“爱”，分数会低

ROUGE

覆盖率

只要把重点覆盖到，即便说法不同，也能得分高

4️⃣ 生活化理解

想象你在考试：

所以同一句话，你可能在 BLEU 上得分低，但 ROUGE 分数很高。

5️⃣ 小结：实务中的应用

结语

BLEU 和 ROUGE 是 NLP 的“基本功”，理解它们不仅能读懂论文，也能自己评估模型效果。记住：BLEU 严格挑字面，ROUGE 宽容看覆盖。