ChatGPT技术的对话质量自动评估与机器评价方法研究.docx
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2023-07-24
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ChatGPT 技术的对话质量自动评估与机器评
价方法研究
近年来，人工智能技术的迅速发展使得对话生成系统如 ChatGPT 的应用越来越
广泛。然而，出于对对话质量的担忧，研究者们开始关注对话生成系统的评估方法
。本文将探讨 ChatGPT 技术在对话质量自动评估和机器评价方法方面的研究进展
。
ChatGPT 是由 OpenAI 团队发布的一种基于深度学习的对话生成系统。通过大
规模的语料训练，ChatGPT 能够自动产生符合语法规则的连贯对话。然而，即使
ChatGPT 在语法上没有问题，其生成出的对话质量却很难得到保证。发表在公开平
台上的 ChatGPT 暴露了一些质量问题，如生成不合逻辑的回答、唐突或冒犯性的
语言等。因此，如何对 ChatGPT 生成的对话质量进行自动评估成为需要解决的重
要课题。
对话质量的自动评估可以通过多种方法实现，常用的方法包括基于指标的评估
和基于人类评估的评估。基于指标的评估方法主要通过计算生成对话与参考对话之
间的相似度或者流畅度等指标来评估对话质量。这些指标可以是自然语言处理常用
的指标，如 BLEU、ROUGE 等，也可以是针对对话生成的新颖指标。然而，基于
指标的评估方法往往无法对对话质量的语义一致性进行精确评估，因为仅仅依靠指
标无法完全捕捉到对话的语义信息。
与基于指标的评估方法相比，基于人类评估的评估方法能够更准确地评估对话
质量。通过邀请人类评价 ChatGPT 生成的对话，可以获得真实的、主观的评估结
果。然而，基于人类评估的方法存在着成本高、效率低的问题。因此，研究者们开
始利用半监督或无监督学习的方法来训练机器评价模型，以降低对人类评估的依赖
性。这些机器评价方法主要基于 ChatGPT 生成的对话与人工参考对话之间的一致
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