ChatGPT古诗对联理解与生成能力评价体系详解

本文主要探讨了基于ChatGPT的古诗-对联理解和生成能力的评价体系。随着深度学习在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，特别是在文学创作中的尝试，如生成富有诗意和韵律的古诗和对联，ChatGPT的出现极大地推动了这一领域的进展。然而，尽管神经网络模型在古诗和对联任务上的表现优异，但它们缺乏必要的文学专业知识，使得这类创造性工作仍具挑战。 评价体系的核心围绕两个关键维度展开：古诗理解能力和对联生成能力。首先，古诗理解能力被定义为模型能否准确解读和解析古诗的情感内涵以及识别诗句的关键信息。评估过程中，通过测试模型提取关键词的能力和对其情感分析的准确性，来衡量其对古诗语义的把握程度。 对于对联生成能力，对仗、平仄、字数和结构的精确匹配是关键标准。作者设计了一个实验，让ChatGPT接受上联作为输入，然后生成对应的下联，以此来考察模型生成对仗工整且符合规则的下联的能力。这不仅测试了模型的语言生成技巧，还涉及到了对传统文化的掌握和应用。 本文的创新之处在于提出了一套细致的评估方法，包括关键词提取、情感分析以及对联结构和韵律分析等技术手段，旨在量化ChatGPT在理解和生成古诗对联方面的性能，从而为后续的研究提供一个更为客观和全面的评价框架。通过这样的评价体系，可以更好地了解ChatGPT在这一特定文学创作任务中的表现，并为改进模型的文学素养提供有价值的反馈。