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BLEURT 20
由 lucadiliello 开发
BLEURT-20是一个基于Transformer架构的自动评估指标模型,用于评估机器生成文本的质量。
下载量 17.76k
发布时间 : 1/19/2023
模型简介
BLEURT-20是一个用于评估机器生成文本质量的模型,基于定制化的Transformer架构,能够对候选文本与参考文本的相似度进行评分。
模型特点
高精度评估
能够准确评估机器生成文本与参考文本的相似度,提供高质量的评分。
基于Transformer
采用定制化的Transformer架构,具有强大的文本理解能力。
易于集成
提供简单的Python接口,便于集成到现有的文本处理流程中。
模型能力
文本相似度评分
机器生成文本质量评估
多语言支持
使用案例
机器翻译评估
翻译质量评估
评估机器翻译结果与参考翻译的相似度。
提供0到1之间的评分,越接近1表示相似度越高。
文本生成评估
生成文本质量评估
评估生成文本(如摘要、对话等)与参考文本的相似度。
提供0到1之间的评分,越接近1表示相似度越高。
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C
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