BERTScore：用于LLM评估的上下文指标 第1张

该实现演示了 BERTScore 背后的核心算法。实际库包括额外的优化、IDF 加权选项和基线重缩。

BERTScore 已在众多 NLP 任务中得到广泛应用：

BERTScore 与其他流行的评估指标相比如何？

BERTScore 在复杂性和实用性之间取得了平衡，无需进行特定任务培训即可捕捉语义相似性。

通过利用上下文嵌入的语义理解能力，BERTScore 代表了文本生成技术的一大进步。BERTScore 能够捕捉表面词性匹配之外的意义，因此对于评估现代语言模型非常有价值，因为在现代语言模型中，人们既期待也希望输出结果具有创造性和差异性。

虽然没有任何一个指标可以完美地评估文本质量，但必须指出的是，BERTScore 提供了一个可靠的框架，它不仅与不同任务中的人类评估相一致，而且还能提供一致的结果。此外，当与传统指标和人工分析相结合时，它最终能让人们更深入地了解语言生成能力。

随着语言模型的不断发展，像 BERTScore 这样的工具对于确定模型的优缺点以及提高自然语言生成系统的整体质量来说是必不可少的。