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什么是一篇好故事，以及我们如何衡量它？故事评估的综合调查
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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
提出了一种基于BERT的可学习无参考度量方法UNION，用于评估生成故事的质量。实验证明，UNION具有更好的相关性和可推广性。
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关键要点
- 提出了一种基于BERT的可学习无参考度量方法UNION。
- UNION用于评估生成故事的质量，无需任何参考。
- 该方法能够识别人类编写的故事并恢复负面故事中的扰动。
- UNION模仿现有自然语言生成模型中的常见错误来构建负面样本。
- 在两个故事数据集上的实验证明，UNION是一种可靠的生成故事质量评估方法。
- 与现有的最先进度量相比，UNION具有更好的相关性和可推广性。
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