分级评估框架:人工评估的最佳实践

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内容提要

本文探讨了自然语言生成(NLG)评估中自动化评估方法的局限性,并提出了一种新的系统和数据独立的评价方法。实验证明,自动评估不能完全反映人的判断,但仍可支持系统开发。

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关键要点

  • 探讨了自然语言生成(NLG)评估中自动化评估方法的局限性。
  • 提出了一种系统和数据独立的新型评价方法。
  • 新方法包括基于词汇和基于语法的度量。
  • 实验证明,自动评估不能完全反映人的判断。
  • 自动评估的表现受到数据与系统的影响。
  • 尽管存在局限性,自动评估仍可支持系统开发,帮助发现系统表现不佳的问题。
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