2023年，自然语言生成（NLG）正如火如荼地发展着，成为了一项重要的人工智能领域。与此同时，必不可少的是对NLG模型进行评估。然而，如何进行更准确、更高质量的NLG评估仍然是一个挑战。因此，我们需要找到更好的方法来解决这个问题。
最近，一个新的趋势是借助预训练语言模型（LLMs）来评估NLG模型。LLMs是一种使用巨型语料库进行预训练的神经网络模型，可以在几乎任何自然语言处理任务上实现最先进的性能水平，包括生成式对话（如聊天机器人）和文本生成（如文章和新闻报道）。使用LLMs评估NLG模型有两个主要优势：首先，LLMs提供了一种可以比较不同NLG技术性能的标准，并且可以检测到在测试集上的过拟合情况。其次，经过预先训练的LLMs可以更好地加载常见的语言知识，这能够促进生成的文本质量，因为很多NLG模型会存在一些小错误或不自然现象，这些现象常常会大大降低文本的质量。
除了LLMs，另一种NLG模型的评估方法是使用更高质量的人类评估。由于人类可以以更准确、更复杂的方式理解和评估文本，因此人类评估被认为是最准确、最认真的评估方法。但是，这种方法也有它的缺点。首先，高质量的人类评估需要付出大量的时间和资源来训练和筛选评估者。而且由于人类评估者的疲劳和偏见，他们可能会很快出现厌倦，导致评估结果的不确定性。因此，还需要人类评估与其他评估方法相结合，以提高评估结果的准确性和有效性。
需要指出的是，这些方法都有不同的优缺点，没有一种方法可以解决所有的NLG评估挑战。然而，随着技术的发展和改进，我们有望找到更好的方法来评估NLG模型。无论使用哪种评估方法，都需要积极思考如何使评估结果更准确、更有代表性。同时，还必须确保评估方法是可重复和可验证的，以便更好地对NLG技术进行研究和优化。
NLG评估的未来还需要我们进一步努力探索，合理使用好不同的评估方法，以期能为我们提供更加准确、可靠、高质量的文本生成技术。
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