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# EmoLLM通用指标评估
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## 简介
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此 README 文件提供了关于如何使用 `eval.py` 和 `metric.py` 两个脚本的指导。这些脚本用于评估 EmoLLM-心理健康大模型的生成结果。
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## 安装
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- Python 3.x
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- PyTorch
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- Transformers
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- Datasets
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- NLTK
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- Rouge
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- Jieba
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可以使用以下命令安装：
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```bash
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pip install torch transformers datasets nltk rouge jieba
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```
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## 用法
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### convert.py
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将原始多轮对话数据转换为测评用的单轮数据。
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### eval.py
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`eval.py` 脚本用于生成医生的回复并进行评估，主要分为以下几部分：
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1. 加载模型和分词器。
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2. 设置测试参数，如测试数据数量和批处理大小。
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3. 准备数据。
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4. 生成响应并评估。
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### metric.py
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`metric.py` 脚本包含计算评估指标的函数，可设置按字符级别或按词级别进行评估，目前包含 BLEU 和 ROUGE 分数。
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## 测试结果
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基于全量微调后的Qwen1_5-0_5B-Chat模型对data.json中的数据进行测试，结果如下：
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| Metric | Value |
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|---------|----------------------|
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| ROUGE-1 | 27.23% |
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| ROUGE-2 | 8.55% |
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| ROUGE-L | 17.05% |
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| BLEU-1 | 26.65% |
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| BLEU-2 | 13.11% |
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| BLEU-3 | 7.19% |
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| BLEU-4 | 4.05% |
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