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MCQA Evaluation: Efficient Confidence Assessment in Natural Language Generation Based on Gold-Standard Correctness Labels
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了MCQA-Eval框架，解决了自然语言生成中信心评估依赖不准确的正确性函数的问题。该方法利用多选数据集中的金标准标签，系统比较不同信心评估方法，实验结果表明其在效率和可靠性上优于现有方法。
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关键要点
- MCQA-Eval框架解决了自然语言生成中信心评估依赖不准确的正确性函数的问题。
- 该方法利用多选数据集中的金标准标签，系统比较不同信心评估方法。
- 实验结果表明，MCQA-Eval在效率和可靠性上优于现有方法。
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