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以下是 BLEU Score (Bilingual ​Evaluation ​Understudy)和 ROUGE Score(​Recall-Oriented ​Understudy for ​Gisting ​Evaluation) 的原生Python实现（不依赖第三方库），通过分步计算逻辑和示例详细说明。

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一、BLEU Score 实现

核心逻辑

1. n-gram匹配：计算候选文本和参考文本的n-gram匹配数（截断到参考文本中最大出现次数）。
2. 精确度计算：各n-gram的匹配数除以候选文本n-gram总数。
3. 几何平均：对1-gram到4-gram的精确度取几何平均。
4. 长度惩罚：候选文本过短时施加惩罚。

代码实现

import mathdef get_ngrams(text, n):"""生成n-gram列表"""return [tuple(text[i:i+n]) for i in range(len(text)-n+1)]def bleu_score(candidate, reference, max_n=4):"""计算BLEU分数（单参考文本简化版）"""candidate = candidate.split()reference = reference.split()# 长度惩罚c_len = len(candidate)r_len = len(reference)bp = 1.0 if c_len > r_len else math.exp(1 - r_len / c_len) if c_len !=0 else 0.0# 计算各n-gram的精确度precisions = []for n in range(1, max_n+1):# 生成候选和参考的n-gramcand_ngrams = get_ngrams(candidate, n)ref_ngrams = get_ngrams(reference, n)# 统计匹配数（截断到参考中的最大出现次数）match_count = 0ref_counts = {}for gram in ref_ngrams:ref_counts[gram] = ref_counts.get(gram, 0) + 1for gram in cand_ngrams:if ref_counts.get(gram, 0) > 0:match_count += 1ref_counts[gram] -= 1  # 避免重复匹配# 计算精确度if len(cand_ngrams) == 0:p_n = 0.0else:p_n = match_count / len(cand_ngrams)precisions.append(p_n)# 几何平均（避免零值）geom_mean = math.exp(sum(math.log(p + 1e-10) for p in precisions) / max_n)bleu = bp * geom_meanreturn bleu

示例

reference = "the cat is on the mat"
candidate1 = "the the the the the"  # 低质量候选
candidate2 = "the cat is on the mat"  # 完美匹配print(bleu_score(candidate1, reference))  # 输出接近0.0
print(bleu_score(candidate2, reference))  # 输出1.0（完美匹配）

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二、ROUGE Score 实现（以ROUGE-N和ROUGE-L为例）

1. ROUGE-N（基于n-gram的召回率）

def rouge_n(candidate, reference, n=1):"""计算ROUGE-N分数（召回率）"""cand_ngrams = get_ngrams(candidate.split(), n)ref_ngrams = get_ngrams(reference.split(), n)# 统计匹配数ref_gram_counts = {}for gram in ref_ngrams:ref_gram_counts[gram] = ref_gram_counts.get(gram, 0) + 1match_count = 0for gram in cand_ngrams:if ref_gram_counts.get(gram, 0) > 0:match_count += 1ref_gram_counts[gram] -= 1  # 避免重复匹配# 召回率 = 匹配数 / 参考文本中的n-gram总数rouge = match_count / len(ref_ngrams) if len(ref_ngrams) > 0 else 0.0return rouge

2. ROUGE-L（基于最长公共子序列，LCS）

def lcs_length(x, y):"""计算最长公共子序列长度"""m, n = len(x), len(y)dp = [[0]*(n+1) for _ in range(m+1)]for i in range(1, m+1):for j in range(1, n+1):if x[i-1] == y[j-1]:dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1else:dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])return dp[m][n]def rouge_l(candidate, reference):"""计算ROUGE-L分数（F1值）"""cand_tokens = candidate.split()ref_tokens = reference.split()lcs = lcs_length(cand_tokens, ref_tokens)# 精确率 = LCS长度 / 候选文本长度precision = lcs / len(cand_tokens) if len(cand_tokens) > 0 else 0.0# 召回率 = LCS长度 / 参考文本长度recall = lcs / len(ref_tokens) if len(ref_tokens) > 0 else 0.0# F1值f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall + 1e-10)return f1

示例

reference = "the cat is on the mat"
candidate = "the cat sits"  # 部分匹配# ROUGE-1
print(rouge_n(candidate, reference, n=1))  # 输出 2/6 ≈ 0.333# ROUGE-L
print(rouge_l(candidate, reference))      # LCS长度=2（"the cat"）
# 精确率=2/3≈0.666，召回率=2/6≈0.333 → F1≈0.444

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三、对比说明

指标	核心公式	示例输出（候选文本：the cat sits）
BLEU	几何平均+长度惩罚	接近0.0（因4-gram不匹配）
ROUGE-1	匹配1-gram数 / 参考1-gram数	2/6 ≈ 0.333
ROUGE-L	LCS的F1值	0.444（精确率0.666，召回率0.333）

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四、关键点总结

1. BLEU：强调生成文本的精确度和长度匹配。
2. ROUGE-N：关注参考文本的内容覆盖度（召回率）。
3. ROUGE-L：通过最长公共子序列衡量语义连贯性。

通过原生Python实现，可以更深入理解这些指标的计算逻辑，适用于定制化需求或教学场景。