Introduction à l’indicateur ROUGE
L’indicateur ROUGE, ou Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation, est une famille de mesures utilisées pour évaluer automatiquement les résumés de texte en traitement automatique des langues naturelles (TALN). Il a été introduit par Chin-Yew Lin et Eduard Hovy en 2003.
ROUGE est basé sur la comparaison statistique entre le résumé généré automatiquement et un ensemble de résumés de référence créés par des humains. Il compte le nombre de n-grammes qui se chevauchent entre le résumé généré et les résumés de référence.
Il existe plusieurs variantes de ROUGE, dont les plus couramment utilisées sont :
- ROUGE-N : Il s’agit de la version la plus simple de ROUGE, qui compte le nombre de n-grammes qui se chevauchent. Par exemple, ROUGE-1 compte les unigrammes, ROUGE-2 compte les bigrammes, etc.
- ROUGE-L : Cette version utilise la plus longue sous-séquence commune (LCS) pour mesurer le chevauchement. Cela permet de capturer les phrases qui ont le même sens mais qui sont paraphrasées.
- ROUGE-S : Cette version mesure le chevauchement des skip-bigrammes, c’est-à-dire la paire de mots dans leur ordre d’apparition qui permettent des sauts.
L’indicateur ROUGE est largement utilisé dans la recherche en TALN et est un outil précieux pour évaluer la performance des systèmes de génération de résumés. Il est important de noter que, bien que ROUGE soit une mesure utile, elle ne capture pas tous les aspects de la qualité d’un résumé et doit être utilisée en combinaison avec d’autres mesures et évaluations humaines.
Application de l’indicateur ROUGE en Python
L’application de l’indicateur ROUGE en Python est généralement réalisée à l’aide de bibliothèques spécifiques, comme rouge-score, qui fournissent des implémentations de l’indicateur ROUGE. Voici un exemple de code qui illustre comment utiliser cette bibliothèque pour calculer l’indicateur ROUGE entre un résumé généré automatiquement et un résumé de référence.
from rouge_score import rouge_scorer
# Création d'un évaluateur ROUGE
scorer = rouge_scorer.RougeScorer(['rouge1', 'rouge2', 'rougeL'], use_stemmer=True)
# Résumé de référence et résumé généré
reference_summary = "Le chat est sur le tapis."
generated_summary = "Le chat se trouve sur le tapis."
# Calcul des scores ROUGE
scores = scorer.score(reference_summary, generated_summary)
print(scores)
Dans cet exemple, scores est un dictionnaire qui contient les scores ROUGE-1, ROUGE-2 et ROUGE-L. Chaque score est un tuple contenant la précision, le rappel et le score F.
Il est important de noter que l’indicateur ROUGE est une mesure statistique et qu’il peut ne pas toujours refléter la qualité perçue d’un résumé par un humain. Par conséquent, il est recommandé de l’utiliser en combinaison avec d’autres mesures et évaluations humaines lors de l’évaluation des systèmes de génération de résumés.
Introduction à la bibliothèque Matplotlib en Python
Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données en Python qui permet de créer des graphiques statiques, animés et interactifs de haute qualité. Elle a été créée par John D. Hunter en 2003 et est maintenant maintenue par une grande communauté de développeurs.
Matplotlib est extrêmement flexible et peut être utilisée pour créer une grande variété de visualisations, y compris des histogrammes, des diagrammes à barres, des diagrammes à secteurs, des nuages de points, des diagrammes de dispersion, des graphiques 3D, et bien plus encore. Elle est également capable de produire des graphiques dans une variété de formats de sortie, y compris PNG, PDF, SVG, EPS, et JPEG.
Voici un exemple simple de code qui utilise Matplotlib pour créer un graphique linéaire :
import matplotlib.pyplot as plt
# Données
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
# Création du graphique
plt.plot(x, y)
# Affichage du graphique
plt.show()
Dans cet exemple, plt.plot(x, y) crée un graphique linéaire et plt.show() affiche le graphique à l’écran.
Matplotlib est souvent utilisée en combinaison avec d’autres bibliothèques de manipulation de données comme NumPy et pandas, ce qui en fait un outil essentiel pour tout scientifique des données ou analyste travaillant avec Python. Elle est également largement utilisée dans la recherche académique pour créer des graphiques pour des articles et des présentations.
Personnalisation des couleurs dans Matplotlib
Matplotlib offre une grande flexibilité pour personnaliser les couleurs dans vos graphiques. Vous pouvez spécifier les couleurs de plusieurs façons, y compris par nom, par code hexadécimal, par niveaux de gris, et plus encore.
Voici un exemple de code qui crée un graphique linéaire avec des lignes de couleur verte ('g') et rouge ('r'):
import matplotlib.pyplot as plt
# Données
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]
# Création du graphique
plt.plot(x, y1, 'g') # ligne verte
plt.plot(x, y2, 'r') # ligne rouge
# Affichage du graphique
plt.show()
Dans cet exemple, 'g' et 'r' sont des codes de couleur courts pour vert et rouge, respectivement. Matplotlib reconnaît une variété de ces codes de couleur courts, y compris 'b' pour bleu, 'c' pour cyan, 'm' pour magenta, et plus encore.
Si vous avez besoin d’une couleur spécifique qui n’est pas facilement accessible par un code de couleur court, vous pouvez également utiliser des codes de couleur hexadécimaux. Par exemple, '#FF0000' est le code hexadécimal pour le rouge.
plt.plot(x, y1, '#008000') # ligne verte
plt.plot(x, y2, '#FF0000') # ligne rouge
En utilisant ces techniques, vous pouvez personnaliser les couleurs de vos graphiques pour correspondre à vos besoins spécifiques. Matplotlib offre également d’autres options de personnalisation, y compris la modification de l’épaisseur de ligne, l’ajout de marqueurs, la définition de styles de ligne, et plus encore. Cela fait de Matplotlib un outil puissant pour la visualisation de données en Python.
Exemples de codes pour changer les couleurs en Vert et Rouge
Matplotlib offre une grande flexibilité pour personnaliser les couleurs dans vos graphiques. Voici quelques exemples de codes qui illustrent comment changer les couleurs en vert et rouge dans Matplotlib.
Exemple 1 : Graphique linéaire
import matplotlib.pyplot as plt
# Données
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [1, 8, 27, 64, 125]
# Création du graphique
plt.plot(x, y1, 'g') # ligne verte
plt.plot(x, y2, 'r') # ligne rouge
# Affichage du graphique
plt.show()
Dans cet exemple, 'g' et 'r' sont des codes de couleur courts pour vert et rouge, respectivement.
Exemple 2 : Diagramme à barres
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Données
N = 5
men_means = (20, 35, 30, 35, 27)
women_means = (25, 32, 34, 20, 25)
ind = np.arange(N) # les positions x des barres
width = 0.35 # largeur des barres
# Création du graphique
fig, ax = plt.subplots()
rects1 = ax.bar(ind - width/2, men_means, width, color='g') # barres vertes
rects2 = ax.bar(ind + width/2, women_means, width, color='r') # barres rouges
# Affichage du graphique
plt.show()
Dans cet exemple, color='g' et color='r' sont utilisés pour définir les couleurs des barres en vert et rouge, respectivement.
Ces exemples montrent comment vous pouvez facilement personnaliser les couleurs de vos graphiques en Python avec Matplotlib. N’hésitez pas à expérimenter avec différentes couleurs et styles pour rendre vos graphiques aussi informatifs et attrayants que possible.