自然语言生成的主客观评价指标原理详解及代码实现

自然语言生成（NLG）是指由计算机系统自动地生成符合自然语言规则和语义的文本。在评估NLG任务的质量时，常常需要使用一些评价指标来进行客观和主观评估。 客观评价指标主要是从文本的统计特征和语言匹配度等方面来考量生成文本的质量。常用的客观评价指标包括： 1. BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）：该指标关注生成文本和参照文本之间的词重叠，计算生成文本中n-gram在参照文本中的比例。BLEU指标适用于大数据集的评估，但在句子级别的评估表现不佳。 2. METEOR（Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering）：该指标是对BLEU的改进，考虑了生成文本与参照文本之间的对齐关系，利用WordNet计算特定序列匹配、同义词、词根和词缀、释义之间的匹配关系。 3. ROUGE（Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation）：该指标也是对BLEU的改进，侧重于召回率的评估。ROUGE可细分为ROUGE-N、ROUGE-L、ROUGE-W、ROUGE-S等，通过不同的计算方式来评估生成文本与参照文本之间的匹配程度。 4. NIST（Normalized Word Error Rate）：该指标通过计算生成文本与参照文本之间的规范化单词错误率来评估生成文本的质量。 5. Distinct：该指标用于评估生成文本中重复词语的数量，即生成文本的多样性。 6. Repetition：该指标用于评估生成文本中的重复内容，即生成文本的一致性。 此外，还有一些基于词向量的评价指标，包括Embedding Average Score、Greedy Matching Score和Vector Extrema Score。 除了客观评价指标，主观评价指标也是评估NLG任务的重要手段。主观评价主要通过人工评价来获得生成文本的质量。在进行主观评价时，需要设置评估场景、评估人员、评估维度和评估机制等。为了保证评估结果的一致性，可采用一致性校验方法，如Percentage Agreement、Cohen's Kappa、Fleiss' Kappa和Krippendorff's Alpha等。 对于每个评价指标的具体原理和代码实现，课件中给出了相应的论文出处和示例，可以进一步了解和学习。 总之，通过使用客观评价指标和主观评价指标，能够更全面、准确地评估自然语言生成任务的质量，为改进NLG系统提供指导和反馈。