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Cross-Lingual Automatic Evaluation of Multilingual Large Models
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内容提要
本研究提出了跨语言自动评估套件（CIA Suite）和评估模型Hercule，旨在解决多语言评估的不足。该方法利用英语参考答案为低资源语言的文本生成赋分，实验结果表明评估结果与人类判断高度一致，显示出重要的多语言评估潜力。
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关键要点
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现有自然语言处理评估方法主要集中于英语，缺乏多语言评估框架。
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提出了跨语言自动评估套件（CIA Suite）和评估模型Hercule。
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该方法利用英语参考答案为低资源语言的文本生成赋分。
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实验结果表明评估结果与人类判断高度一致。
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显示出重要的多语言评估潜力和影响。
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