distinct-n指标一般用来计算文本生成的多样性，其计算方式为：

和其他的指标一样，也有macro-distinct和micro-distinct之分。

macro-distinct指的是只看当前生成的文本，例如：

文本：我 只 想 吃 苹 果。

1-gram为{我，只，想，吃，苹，果}

2-gram为{我只，只想，想吃，吃苹，苹果}

其distinct-1为6/6=1（有的文章乘100当成百分比），disinct-2为5/5=1。

micro-distinct指的是看所有生成的文本，例如：

文本1：我 只 想 吃 苹 果

文本2：我 只 想 吃 菠 萝

其macro-distinct-1是(1+1)/2=1，macro-distinct-2是(1+1)/2=1，也就是分别计算然后取平均值。

对于micro-distinct，计算方法如下：

1-gram为{我，只，想，吃，苹，果，我，只，想，吃，菠，萝}

其中不重复的有8个

2-gram为{我只，只想，想吃，吃苹，苹果，我只，只想，想吃，吃菠，菠萝}

其中不重复的有7个

其micro-distinct-1是8/16=0.5，micro-distinct-2是7/10=0.7。

一般来说，对于一个生成任务，我们所说的distinct值一般指micro-distinct，但对于生成长文本的任务，我觉得也可选用macro-distinct