构建自动问答评估系统：BLEU + 语义相似度 大家好，今天我们来聊聊如何构建一个自动问答（QA）系统的评估系统。评估QA系统的好坏，不能只靠人工判断，我们需要一套自动化的、可量化的评估指标来衡量。今天我们将重点讨论两种评估指标：BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) 和语义相似度，并将它们结合起来，构建一个更完善的评估体系。 1. 为什么需要自动评估系统？ 在QA系统开发过程中，我们需要不断地改进模型。每次改进后，都需要评估新模型的效果，判断改进是否有效。如果完全依赖人工评估，效率低下，且容易受到主观因素影响。自动评估系统可以： 提高效率： 快速评估大量问题和答案。 客观性： 减少主观偏差，提供更一致的评估结果。 可重复性： 方便比较不同模型的性能，进行实验验证。 自动化流程： 可以集成到持续集成/持续部署 (CI/CD) 流程中。 2. BLEU 指标 BLEU 是一种广泛应用于机器翻译领域的评估指标，它通过比较模型生成的答案（candidate）与参考答案（reference）之间的n-gram overlap来评估答案的质量。简单来说，BL …