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Unieval Sum
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Unieval Sum

MingZhongによって開発
UniEvalは自然言語生成タスクの自動評価のための統一された多次元評価器で、複数の解釈可能な次元での評価をサポートします。
テキスト生成
Transformers
#多次元テキスト評価#事前学習評価器#タスク転移可能
ダウンロード数 318.08k
リリース時間 : 10/10/2022

モデル概要

UniEvalは、自然言語生成（NLG）分野における自動評価のギャップを埋めることを目的としており、一貫性、整合性、流暢さ、関連性などの複数の解釈可能な次元を通じて生成テキストを包括的に評価します。

モデル特徴

多次元評価
一貫性、整合性、流暢さ、関連性などの複数の解釈可能な次元で生成テキストを評価できます。
タスク転移
新しい次元や生成タスク（例：データからテキスト生成における自然さや情報量の評価）に転移可能です。
事前学習モデル
特定のタスク（例：テキスト要約）の評価に直接使用できる事前学習評価器（unieval-sumなど）を提供します。

モデル能力

テキスト生成評価
多次元評価
タスク転移

使用事例

テキスト要約
要約品質評価
テキスト要約の一貫性、整合性、流暢さ、関連性を評価します。
従来の類似性指標（ROUGE、BLEUなど）よりも包括的で細かい評価結果を提供します。
データからテキスト生成
自然さと情報量評価
生成テキストの自然さと情報量を評価します。
転移学習により、新しい次元の評価ニーズに対応します。
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