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Bleurt Large 512

Elronによって開発
BLEURTは、テキスト生成の品質を評価するための事前学習指標モデルで、BERTアーキテクチャに基づいており、候補テキストと参照テキストの類似度を自動的にスコアリングできます。
ダウンロード数 240
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

BLEURTはグーグル研究院が開発したテキスト生成評価指標で、参照テキストと候補テキストの間の意味的類似度を学習することでスコアリングします。このPyTorchバージョンはコミュニティメンバーによって変換実装されています。

モデル特徴

ロバストなテキスト評価
事前学習によってテキストの類似度パターンを学習し、BLEUなどの従来の指標よりも意味的類似性を捉えることができます。
BERTベースのアーキテクチャ
BERT-largeモデルに基づいており、その強力な意味表現能力を利用しています。
エンドツーエンドのスコアリング
0から1の間の品質スコアを直接出力し、人工的な特徴量エンジニアリングは必要ありません。

モデル能力

テキスト類似度評価
機械翻訳品質スコアリング
テキスト生成品質評価

使用事例

自然言語処理
機械翻訳評価
機械翻訳結果と参照訳文の一致品質を自動的に評価します。
サンプル出力では、「hello world」と「hi universe」のスコアは0.9877、「bye world」とのスコアは0.0475です。
テキスト要約評価
生成要約と参照要約の意味的な一致性を評価します。
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