如何评估一个回答的好坏——BERTScore 基于预训练模型的相似度度量方式
基于预训练模型的相似度度量方式
BERTScore
BERTScore 是一种基于 BERT（双向编码器表示器转换器）语言模型的相似度度量。它将问题和回答编码为 BERT 向量，然后计算两个向量的余弦相似度。与传统的基于重叠词语的相似度度量不同，BERTScore 能够捕获语义相似性，即使两个句子不包含相同的词语。
安装 BERTScore
pip install bertscore 导入 BERTScore
from bertscore import BERTScorer 初始化 BERTScorer
scorer = BERTScorer(lang="en", rescale_with_baseline=True) 其中：
lang指定要使用的语言模型的语言。rescale_with_baseline指定是否使用基线重新缩放分数。这通常是有益的，因为它可以提高分数的可解释性和一致性。
计算 BERTScore
sentences1 = ["This is a sample sentence."] sentences2 = ["This is another sample sentence."] scores = scorer.score(sentences1, sentences2) 其中：
sentences1和sentences2是要比较的句子列表。scores是一个包含 BERTScore 分数的列表。
解释 BERTScore 分数
BERTScore 分数在 0 到 1 之间，其中 1 表示两个句子完全相似。分数越高，句子之间的语义相似性就越大。
示例输出
scores = [0.8512, 0.7234, 0.9123] 这表明句子 1 和句子 2 之间有很高的语义相似性，而句子 3 和句子 2 之间也有相当高的语义相似性。
补充：衡量问答好坏的评估方法
ROUGE、BLEU、METEOR
ROUGE、BLEU 和 METEOR 都是基于重叠词语的相似度度量，用于评估生成式文本（如机器翻译输出或摘要）的质量。
ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation)
ROUGE 是一种基于召回率的度量，它计算参考摘要和生成摘要中重叠的 n-gram（连续词语序列）的比例。它有多个变体，包括：
- ROUGE-N：计算 n-gram 重叠
- ROUGE-L：计算最长公共子序列的长度
- ROUGE-W：计算加权平均的 n-gram 重叠
BLEU (Bilingual Evaluation Understudy)
BLEU 是一种基于精度和召回率的度量，它计算参考摘要和生成摘要中重叠的 n-gram 的加权平均值。与 ROUGE 类似，它也有多个变体，包括：
- BLEU-N：计算 n-gram 重叠
- BLEU-4：计算 1-gram、2-gram、3-gram 和 4-gram 重叠的加权平均值
METEOR (Metric for Evaluation of Translation with Explicit Ordering)
METEOR 是一种基于加权平均的度量，它考虑了重叠词语、同义词匹配和词语顺序。它通过将生成摘要与参考摘要进行对齐，然后计算对齐部分的加权平均值来工作。
这些度量的优缺点
- **优点：**简单易懂，计算效率高。
- **缺点：**只考虑重叠词语，无法捕获语义相似性。此外，它们可能受到生成摘要长度的影响，较长的摘要往往得分更高。
总体而言，ROUGE、BLEU 和 METEOR 是评估生成式文本质量的常用度量，但它们应该与其他度量（例如基于预训练模型的相似度度量或基于人类判断的评价体系）结合使用，以获得更全面和准确的评估。
