文本生成评价方式（一）
- 培训职业
- 2025-05-05 21:19:18
文本生成评价方式探索
当前文本生成评价面临语言多样性的挑战，人工评价方式被视为最佳选择，评估文本的语义、流畅性等特征。然而，该方法成本高、耗时长，难以在生成领域中实现快速迭代，且不同评价结果存在差异性。
文本生成经历了规则、数据驱动、无监督DNN的发展，应用于对话、问答、摘要生成、机器翻译、image captioning等领域。评价方式分为人工评价、自动评价两类。
人工评价方式包括Intrinsic Evaluation、Extrinsic Evaluation、The Evaluator、Inter-evaluator Agreement，分别从文本属性、下游任务表现、评估者主观性、评估者间一致性进行评估。
自动评价方法分为Untrained Automatic Evaluation Metrics与基于模型训练的方法。Untrained方法快速比较文本与目标文本的相似性，适用于机器翻译、image captioning、问题生成等领域。常用指标包括n-gram overlap metrics、BLEU、ROUGE、METEOR、CIDER等。
Distance-Based Evaluation Metrics通过计算词或句子间的相似性来评估文本质量，包括Edit Distance-Based Metrics、WER、TER与Vector Similarity-Based Evaluation Metrics。
基于n-grams的多样性评估方法如Type-Token Ratio (ttr)、Self-BLEU，用于衡量文本词汇丰富度。语义内容匹配度量如Pyramid、SPICE、Syntactic Similarity-Based Metrics，从语义、概念层面评估生成文本与参考文本的相似性。
总结：文本生成评价方式多样，人工评价质量高但成本高昂，自动评价方式便捷、质量保证，适用于不同领域、目标。当前文章仅介绍人工评价与自动评价方式，后续将补充其他评价方法。
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