自动评估释义生成：内在与外在策略探究

"这篇论文探讨了释义生成系统的内在和外部自动评估策略，旨在改进对机器学习模型训练数据集的扩展以及提升NLP任务的性能。作者提出了一个语义或含义为基础的内在评估度量，并结合外部评估方法，以全面评估生成的释义质量。实验在多个公开数据集上进行，证明了这些评估策略的有效性。" 在自然语言处理领域，复述（Paraphrasing）是一种重要的技术，它可以创建新的文本表述，以提高文本的清晰度，同时也有助于扩充训练数据集，进而提升机器学习模型在各种NLP任务中的表现。近年来，自动复述生成的研究日益受到关注，然而，如何准确评估生成的复述质量是一项复杂的技术挑战。 现有的评估方法通常分为两种：内在评估（Intrinsic Evaluation）和外部评估（Extrinsic Evaluation）。内在评估侧重于直接根据预定义的参考释义来衡量生成复述的质量，但找到理想的参考释义是一个难题。外部评估则通过观察复述对其他NLP任务性能的影响来评估其价值，这种方法虽然能反映实际应用效果，但需要大量计算资源进行模型训练和测试。 本文的贡献在于提出了一种新的面向语义的内在评估度量，这种度量专注于评估生成的释义相对于原始文本的语义保真度。同时，作者也结合了外部评估，通过分析复述对NLP任务性能的提升来评估质量。通过在不同公开数据集上的广泛实验，验证了这两种评估策略的有效性和互补性，结果显示，内在和外在评估方法均显示出了前景。 这项研究不仅深化了我们对复述生成系统评估的理解，也为未来的NLP模型开发提供了有力的工具和方法。内在和外在评估的结合可以更全面地评价复述生成的质量，有助于推动这一领域的进步。因此，对于那些致力于改善机器学习模型性能和NLP技术的研究人员来说，这项工作提供了宝贵的理论和实践指导。