未来自然语言生成的评估：LLMs和高质量的人类评估？
随着自然语言生成（NLG）技术的不断发展，越来越多的研究人员和企业开始注意到如何评估NLG系统的质量问题。最近，一篇发表在《自然语言工程》杂志上的论文，提出了一种新的评估方式，即利用语言模型（LLMs）和高质量的人类评估，来提高NLG质量的评估。
LLMs是一种现代的基于数据驱动的方法，可以在大规模的数据集上进行训练，以预测给定的句子或文本的概率分布。由于LLMs可以自动评估文本的可读性、语法正确性和语义一致性等因素，因此被广泛应用于自然语言处理领域。然而，尽管LLMs在许多任务上表现出色，但它们仍然存在某些局限性，例如无法捕捉人类对文本的真实感受和上下文信息。
为了克服LLMs的局限性，人类评估是不可或缺的。人类评估通过邀请专家或志愿者对NLG输出进行客观和主观的评估，从而提供了一个更全面和真实的评估结果。然而，人类评估也存在一些问题，例如评估标准和参与者的主观性。
鉴于LLMs和人类评估各自的优点和局限性，研究人员提出了一种基于两者结合的评估方法。该方法利用LLMs来检测和纠正NLG输出的语法和流畅性问题，然后将输出提交给高质量的人类评估者，以得到关于输出准确性、信息全面性和美学价值等更深层次的评估。
虽然这种新的评估方法需要更多的资源和时间，但它可以在各种任务上提高NLG质量的评估，并有望为未来NLG技术的发展提供支持和指导。
总的来说，评估NLG系统的质量是一个重要的问题，它关系到NLG技术的发展和应用。未来，我们期望能够看到更多的研究和实践，探索如何利用LLMs、人类评估和其他评估方法来提高NLG质量的评估。
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