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统一反事实解释评估的方法：利用大型语言模型进行以人为本的评估
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新的反事实解释评估方法，开发了30种场景并收集了206位受访者的评分。经过微调的大型语言模型在预测人类评分方面的准确率达到85%，提升了评估的可比性和可扩展性。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的反事实解释评估方法，旨在解决评估缺乏用户研究基础和碎片化的问题。
- 开发了30种反事实场景，并从206位受访者收集了8项评估指标的评分。
- 经过微调的大型语言模型在预测人类评分方面的准确率达到了85%。
- 该方法提升了反事实解释框架评估的可比性和可扩展性。
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