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factgenie：生成文本的基于跨度的评估框架
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
随着大型语言模型的出现，文本摘要取得了进展。然而，自动生成的摘要存在事实不一致的问题。为了解决这个问题，提出了基于自然语言推理和主张提取的事实性评估摘要度量方法。
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关键要点
- 大型语言模型的出现推动了文本摘要的进展。
- 自动生成的摘要存在事实不一致的问题，如幻觉。
- 现有的摘要一致性检验方法存在解释性不足和计算不便等限制。
- 提出了基于自然语言推理和主张提取的事实性评估摘要度量方法FENICE。
- FENICE通过对齐源文件信息和提取的原子事实来评估摘要的事实性。
- FENICE设立了事实性评估的新标杆AGGREFACT。
- 评估方法扩展到了更具挑战性的长篇摘要环境。
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