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ROUGEを訪ねて三千里:より良い要約の評価を求めて - Qiita
テキスト要約の評価には、一般的にROUGE (ルージュ)という指標がよく用いられます。これは、大まかには人間の作成した要約と、システムが作成した要約との一致度を測る指標です。
言語モデル評価指標完全ガイド｜基礎知識から2025年最新手法 . . .
本記事では、言語モデル評価の基礎から2025年最新のLLM-as-a-Judge手法まで、実務で本当に役立つ評価指標を体系的に解説いたします。
モデルの品質を数値化 - BLEU、METEOR、ROUGE-L、CIDEr . . .
評価指標とは、簡単に言えばNLPモデルが生成したテキスト（例: 翻訳文や要約文）がどれだけ「正しい」または「自然」なのかを測るための基準のことを示します。これらの指標は、モデルの出力と正解データを比較し、その一致度や品質を数値化します。
LLM評価指標を初心者向けに解説！BLEU・ROUGE・Human . . .
LLM（大規模言語モデル）の性能評価に使われる主要な指標を初心者向けに徹底解説。 BLEU、ROUGE、Human Eval、Safety評価など、それぞれの特徴や使いどころをプログラミング学習者にもわかりやすく紹介します。
ROUGE (評価指標) - Wikipedia
ROUGE （英: Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation） [1] は、自然言語処理において自動要約や機械翻訳を評価するために使用される指標。システムにより自動生成された要約や翻訳と、人間が作成した要約や翻訳を比較し、その質を評価する。主に以下の5つの評価指標が利用される。 ROUGE-1は、システム要約と正解要約の間の 1-gram （単語）の共起を評価する。 ROUGE-2は、システム要約と正解要約の間の 2-gram の共起を評価する。 ROUGE-L：最長共通部分列（LCS） [3] ベースの評価。
大規模言語モデルの要約性能の評価指標の一覧について - マス . . .
大規模言語モデル（LLM）が生成する要約の品質を評価するためには、いくつかの指標が用いられます。これらの指標は、生成された要約が元のテキストとどれだけ一致しているか、またその意味がどれだけ正確に保持されているかを測るために重要です。
rouge-scoreライブラリが日本語テキストからROUGEを算出でき . . .
『大規模言語モデル入門』では rouge-score というライブラリが紹介されています。 Google ResearchによるROUGEの実装です。
Exact Match BLEU ROUGE をPythonで実装して理解する . . .
以下は、ブログタイトル「Exact Match BLEU ROUGE をPythonで実装して理解する RAG 出力評価」に対応した、詳しくて丁寧なまとめの文章です。