NLG评估：当机器遇上人，谁说了算？ 想象一下，你让一个人工智能写了一首情诗，准备在心仪的对象面前一鸣惊人。结果呢？AI洋洋洒洒写了一堆“月亮代表我的心，星星见证我的情”，读完之后，你恨不得找个地缝钻进去。 这就是自然语言生成（NLG）评估的尴尬之处。我们费尽心思训练机器“出口成章”，但它写出来的东西，要么像机器人念经，要么逻辑混乱，要么干脆就是不知所云。如何判断一个NLG系统到底好不好？这可不是个容易回答的问题。 为什么我们需要评估NLG？ 简单来说，评估是为了进步。没有评估，我们就不知道机器在哪些方面做得好，哪些方面需要改进。就像厨师需要品尝自己的菜肴，画家需要审视自己的作品一样，NLG工程师也需要一种方法来衡量他们的“创造物”的质量。 更具体地说，NLG评估可以帮助我们： 比较不同的NLG系统： 哪种模型更适合生成新闻摘要？哪种模型更擅长创作故事？ 改进现有NLG系统： 通过分析评估结果，我们可以发现模型的缺陷并进行针对性的优化。 了解NLG系统的能力： 评估可以帮助我们了解NLG系统在不同任务上的表现，以及它在哪些方面仍然存在局限性。 确保NLG系统符合预期： 最终，我们希望N …