ChatGPT技术的生成结果多样性与新颖性评估方法.docx
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2023-08-20
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ChatGPT 技术的生成结果多样性与新颖性评
估方法
近年来，随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理在聊天机器人领域取得
了长足的进展。ChatGPT 作为一种基于深度学习的生成模型，在聊天对话中表现出
令人惊讶的语言能力。然而，虽然 ChatGPT 可以生成准确、流畅的回答，但结果
的多样性和新颖性方面仍然存在挑战。因此，本文将探讨 ChatGPT 技术的生成结
果多样性与新颖性评估方法。
为了评估 ChatGPT 生成结果的多样性和新颖性，一种常用的方法是通过计算
BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）得分来衡量生成文本与参考答案之间的相
似度。BLEU 是机器翻译领域常用的评价指标，可以对比生成和参考答案之间的 n-
gram 重叠情况。然而，BLEU 得分只关注文本的相似度，无法很好地评估生成结
果的多样性和新颖性。
另一种评估方法是基于生成结果的多样性指标。例如，我们可以通过计算不同
回答的个数来衡量结果的多样性。如果 ChatGPT 生成的回答在不同对话场景下变
化较大，则可以认为结果具有较高的多样性。类似地，我们还可以使用 Nucleus
Sampling 方法，通过控制生成的概率分布来增加结果的多样性。这种方法可以通
过指定一个概率阈值，只生成概率大于该阈值的候选答案，从而确保生成结果的多
样性。
除了多样性指标，我们还可以使用新颖性评估方法来评估 ChatGPT 生成结果的
新颖性。一种常用的方法是计算生成结果与训练数据之间的相似度。如果生成结果
在语义和结构上与训练数据较为相似，则可以认为其新颖性较低。相反，如果生成
结果与训练数据存在较大差异，具有更多的创造性和独特性，则可以认为其新颖性
较高。
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