Towards Robust Evaluation: A Comprehensive Taxonomy of Datasets and Metrics for Open Domain

本文是LLM系列文章,针对《Towards Robust Evaluation: A Comprehensive Taxonomy of Datasets and Metrics for Open Domain Question Answering in the Era of Large Language Models》的翻译。

迈向稳健评估:大语言模型时代开放领域问答的数据集和指标的综合分类

摘要

自然语言处理中的开放域问答 (ODQA) 涉及构建使用大规模知识语料库回答事实问题的系统。最近的进展源于多种因素的综合作用,例如大规模训练数据集、深度学习技术和大型语言模型的兴起。高质量的数据集用于在现实场景中训练模型,并能够根据潜在的未见过的数据对系统进行评估。标准化指标有助于不同 ODQA 系统之间的比较,使研究人员能够客观地跟踪该领域的进展。我们的研究通过审查跨文本和多模态的 52 个数据集和 20 种评估技术,对 ODQA 基准测试的当前状况进行了彻底的检查。我们为 ODQA 数据集引入了一种新颖的分类法,该分类法结合了问题类型的模式和难度。此外,我们还提出了 ODQA 评估指标的结构化组织以及对其固有权衡的批判性分析。我们的研究旨在通过提供一个对现代问答系统进行稳健评估的框架来增强研究人员的能力。最后,我们确定了当前的挑战并概述了未来研究和开发的有希望的途径。

1 引言

2 数据集

3 评估

4 结论</

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值