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LUNA：语言理解和自然度评估框架
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了RoMe，一种自动评估度量，通过语言特征和树编辑距离等评估生成句子质量，优于其他方法。
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关键要点
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提出了一种自动评估度量RoMe，旨在评估生成句子的质量。
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RoMe结合了语言能力、句法和语义变化等多个自然语言生成核心方面。
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使用自我监督神经网络的语义相似性和树编辑距离来评估句子质量。
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对RoMe与最先进方法进行了广泛的鲁棒性分析。
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实证结果显示，RoMe在评估多个NLG任务生成的句子时，与人类判断的相关性更强。
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