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ChatGPT 技术下的人机对话评测与用户满意
度量化方法
引言
随着人工智能技术的快速发展,人机对话成为了人们与计算机进行交流和合作
的重要手段。ChatGPT 作为一种深度学习生成模型,在聊天机器人领域展现出了出
色的表现。然而,如何评估 ChatGPT 技术下的人机对话质量,判断用户满意度,
一直是该领域的挑战之一。本文将探讨人机对话评测的现有方法以及用户满意度的
量化方式。
一、人机对话评测方法
1. 人工评测
人工评测方法是最常用的人机对话评测方式之一。通过邀请一定数量的人类评
测员与 ChatGPT 进行对话,并对对话质量进行评价。评测员可以根据对话的流畅
度、准确度和相关性等指标进行打分。然而,人工评测的主观性较高,评价结果可
能受到个人习惯和主观偏见的影响。
2. 自动评测
为了避免主观因素的干扰,研究者提出了一系列自动评测方法。自动评测方法
通过计算机程序对人机对话进行分析和评价。常用的自动评测方法包括语言模型评
估指标如困惑度(Perplexity),生成对抗网络(GAN)的评价指标如 BLEU 和
ROUGE 等。这些指标可以在一定程度上反映 ChatGPT 生成文本的质量,但仍然存
在局限性,无法完全代替人工评测。
3. 真实场景评测