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U

Unieval Sum

由 MingZhong 开发
UniEval是一个统一的多维评估器，用于自然语言生成任务的自动评估，支持多个可解释维度的评估。
文本生成
Transformers
#多维文本评估#预训练评估器#任务可迁移
下载量 318.08k
发布时间 : 10/10/2022
模型介绍
内容详情
替代品

模型简介

UniEval旨在弥合自然语言生成（NLG）领域自动评估的差距，通过多个可解释维度（如连贯性、一致性、流畅性和相关性）对生成文本进行全面评估。

模型特点

多维评估
支持从多个可解释维度（如连贯性、一致性、流畅性和相关性）对生成文本进行评估。
任务迁移
可以迁移至新维度和生成任务，例如数据到文本生成中的自然度和信息量评估。
预训练模型
提供预训练评估器（如unieval-sum），可直接用于特定任务（如文本摘要）的评估。

模型能力

文本生成评估
多维评估
任务迁移

使用案例

文本摘要
摘要质量评估
评估文本摘要的连贯性、一致性、流畅性和相关性。
提供更全面、细粒度的评估结果，优于传统的相似性指标（如ROUGE、BLEU）。
数据到文本生成
自然度和信息量评估
评估生成文本的自然度和信息量。
通过迁移学习，适应新维度的评估需求。