إرشادات التقييم للتعامل مع الظواهر الضمنية لتقييم التوظيف في جيل البيانات إلى النص

يتم تدريب أنظمة توليد البيانات إلى النص على مجموعات البيانات الكبيرة، مثل Webnlg أو RO-Towire أو E2E أو DART. ما وراء مقاييس تقييم الرمز المميز التقليدي (بلو أو نيزك)، فإن القلق الرئيسي الذي يواجهه المولدات الأخيرة هو السيطرة على واقعية النص الذي تم إنشاؤه فيما يتعلق بمواصفات بيانات الإدخال. نبلغ عن تجربتنا عند تطوير نظام تقييم واقعي للوصول التوظيف لتوليد البيانات إلى النص الذي نختبره على بيانات Webnlg و E2E. نحن نهدف إلى إعداد بيانات ذهبية تفوحية يدويا لتحديد الحالات التي ينقل فيها النص معلومات أكثر مما يبرره على أساس البيانات قيد التشغيل (إضافي) أو فشل في توصيل البيانات التي تعد جزءا من الإدخال (مفقود). أثناء تحليل العينات المرجعية (البيانات والنص)، واجهنا مجموعة من عدم اليقين المنهجي المرتبط بالحالات المتعلقة بالظواهر الضمنية في النص، وطبيعة المعرفة غير اللغوية نتوقع أن نشارك عند تقييم الواقعية. ونحن نستمد من خبرتنا مجموعة من المبادئ التوجيهية التقييم للوصول إلى اتفاق مرتفع فيما يتعلق بالمعقيقات بشأن هذه الحالات.