Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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分类专栏： Survey Paper 文章标签：语言模型人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/136444494

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本文是对《Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey》的翻译，探讨了大型语言模型在自然语言生成评估中的使用，提出了一种分类法和评估框架，分析了优势和局限性，讨论了未解决的挑战，如偏见、稳健性等，旨在推动更公平和先进的评估技术发展。

本文是LLM系列文章，针对《Leveraging Large Language Models for NLG Evaluation: A Survey》的翻译。

摘要

在自然语言生成（NLG）评估的快速发展领域，引入大型语言模型（LLM）为评估生成的内容质量开辟了新的途径，例如连贯性、创造力和上下文相关性。这项调查旨在全面概述利用LLM进行NLG评估的情况，这是一个缺乏系统分析的新兴领域。我们提出了一个连贯的分类法来组织现有的基于LLM的评估指标，并提供了一个结构化的框架来理解和比较这些方法。我们的详细探索包括批判性地评估各种基于LLM的方法，以及比较它们在评估NLG输出方面的优势和局限性。通过讨论尚未解决的挑战，包括偏见、稳健性、领域特异性和统一评估，本调查旨在为研究人员提供见解，并倡导更公平、更先进的NLG评估技术。

1 引言

2 形式化与分类

3 生成性评估

4 基准和任务

5 开放的问题

6 结论

在这项调查中，我们仔细调查了LLM在NLG评估中的作用。我们的综合分类法将工作分为三个主要维度：评价功能、评价参考和评价任务。该框架使我们能够系统地对基于LLM的评估方法进行分类和理解。我们深入研究了各种基于LLM的方法，仔细研究了它们的优势并比较了它们的差异。此外，我们总结了NLG评估的普遍元评估基准。在整个研究过程中，我们强调了这一快速发展领域的进步和普遍挑战。尽管LLM在评估NLG产出方面具有开创性的潜力，但仍有一些尚未解决的问题需要关注，包括偏见、稳健性、混合评估方法的集成，以及在基于LLM的评估人员中进行