aqi数据分析是什么意思？超越现有指标57.3
aqi数据分析是什么意思？超越现有指标57.3在这个方向上，CMU（卡耐基梅隆大学）、Petuum Inc.、MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）和UCSD（加州大学圣迭戈分校）的研究团队提出了一个自然语言生成评价的理论框架，为未来各种新任务和新要求，设计评估流程时，都提供了更加统一的指导。为了解决如上所述的新需求，相关工作提出了各种各样的评价方法和新指标，但是这些方法往往是针对具体的任务和目标而设计。对于日新月异的各类任务，要评价什么？如何评价？目前还缺乏系统的指导。过去几年间，研究人员在这些任务的建模方面，取得了很大的进步。然而，评价语言生成的结果，却依旧比较困难。人工评价最准确，但是非常昂贵耗时。自动评价则反过来，规模化比较容易，但在如何评价方面比较模糊。传统上的评价方法是比较模型生成的文本与人写的参考文本，但近年的研究表明，随着模型的进步，这样的方法已经越来越难以区分文本的好坏。事实上，在AAAI 2021会议上的
机器之心专栏
作者：邓茗楷
长期以来，评价机器生成的文本比较困难。近日，CMU邢波（Eric Xing）教授和UCSD胡志挺（Zhiting Hu）教授的团队提出用一种运算符，统一各类生成任务的评价方式，为未来各种新任务、新要求提供了更加统一的指导。实验表明，基于统一框架设计的评价指标，在多个任务上超过了现有指标与人工评分的相似度，现在通过PyPI和GitHub可以直接调用。
自然语言生成（NLG）包括机器翻译、摘要生成、机器对话等自然语言处理 （NLP）任务。这些任务虽然都要求生成通顺的文本，但是最终的表达目标往往有很大的区别。比如说，翻译任务需要完整、精确地表达原文的含义；摘要生成需要简洁、准确地体现原文最重要的信息；对话系统则需要与用户进行生动、有用的对答。
过去几年间，研究人员在这些任务的建模方面，取得了很大的进步。然而，评价语言生成的结果，却依旧比较困难。人工评价最准确，但是非常昂贵耗时。自动评价则反过来，规模化比较容易，但在如何评价方面比较模糊。
传统上的评价方法是比较模型生成的文本与人写的参考文本，但近年的研究表明，随着模型的进步，这样的方法已经越来越难以区分文本的好坏。事实上，在AAAI 2021会议上的DSTC9对话系统比赛中，人工评分已经不再考虑参考文本，而是依靠评分员综合对话历史、知识情景和模型回答，作出评判。
同时，实际应用中的部署，也要求对生成模型作出多维度的评价，而这些是传统的单一指标做不到的。比如，2021年百度主办的「千言：面向事实一致性的生成评测比赛」中，除了传统的信息选择指标外，还考察了事实性指标，并为之设计了独立的评价流程。之前提到的DSTC9比赛的各个分赛也分别考察了3-8个不同的维度指标。
为了解决如上所述的新需求，相关工作提出了各种各样的评价方法和新指标，但是这些方法往往是针对具体的任务和目标而设计。对于日新月异的各类任务，要评价什么？如何评价？目前还缺乏系统的指导。
在这个方向上，CMU（卡耐基梅隆大学）、Petuum Inc.、MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）和UCSD（加州大学圣迭戈分校）的研究团队提出了一个自然语言生成评价的理论框架，为未来各种新任务和新要求，设计评估流程时，都提供了更加统一的指导。
首先，研究人员根据信息从输入到输出的变化方式，把语言生成任务分为三大类，每类任务对输出提出不同的评价需求。通过给新任务归类，就可以对「评价什么」有所启发。
其次，他们用一种称为「信息对齐」的运算符统一了所有任务类别的评价方式，从信息对齐的角度出发设计评价指标，可以解决大量的「如何评价」问题。
论文中基于信息对齐，统一设计了一系列评价指标，在评价多种任务（摘要生成、风格转换和知识对话）中与人类评分的相似度最高超过现有指标57.30%。
论文中设计的评价指标已经上传到Python库，用pip install就可以直接安装。研究人员在GitHub上也公开了代码，并提供了数种训练好的信息对齐模型，欢迎各位同学在研究中调用。
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2109.06379.pdf
- 代码和API链接：https://github.com/tanyuqian/ctc-gen-eval
- Python 安装：pip install ctc_score
评价什么：语言生成任务的分类
根据任务输入（X）和输出（Y）文本中，信息量的关系，研究者认为可以把语言生成任务分为三大类：压缩、转换和创建，分别对应输入大于、等于和小于输出。每一类任务的目标都有区别，也对输出文本提出了各自的要求。我们可以通过对新任务对分类，对「评价什么」有所启发。
压缩类任务（Compression）
- 目标：把输入信息中重要的部分，呈现在输出中
- 举例：摘要生成（Summarization）、图像描述（Image Captioning）、结构文本生成（Data-to-Text）和问题生成（Question Generation）
- 评价重点：1）输出信息要完全来自输入；2）输出信息应该是输入中的重要信息
转换类任务（Transduction）
- 目标：把输入信息中的某一方面转换，其他保持不变
- 举例：机器翻译（Translation）、文本复述（Paraphrasing）、文本风格迁移（Style Transfer）和文本简化（Language Simplification）
- 评价重点：输出要尽量完整地保留输入的信息
创建类任务（Creation）
- 目标：基于输入和外部信息，输出新的信息
- 举例：机器对话（Dialog）、建议生成（Advice Generation）、故事生成（Story Generation）和诗歌生成（Poetry Generation）
- 评价重点：1）输出要充分回应输入；2）输出要正确地使用外部信息
这里可以看到，评估的重点取决于任务中输入输出的信息量变化，因此，如果能够测量输入输出信息重合度，就可以评估所有类别的生成任务。
如何评价：信息对齐
为了测量如上所述的重合度，研究者引入了「信息对齐」这个运算符，这样就统一了所有生成任务的评价方式。
信息对齐是说，对于文字A和任何数据B，可以对于A的每个词都算出一个置信度，这个词的信息有没有在B中反映出来。具体的数学形式为如下所示的向量：
在实际中，这个数据B不一定要是文字，也可以是任何模态的数据，只要有一个模型（Alignment Model）能算出这个对齐的置信度。A、B、模型和对齐向量的关系如下图所示：
下面，研究者展示了如何统一地用信息对齐这个算符，来定义各种语言生成任务的评价指标。
用信息对齐统一设计评价指标
压缩类任务
对于压缩类任务，研究者以摘要生成作为一个例子：
转换类任务
对于转换类任务，研究者以文本风格迁移为例：
创建类任务
对于创建类任务，研究者以知识对话为例：
现在已经用信息对齐运算符定义了这么多评估指标，下一步来看这个运算符是怎样实现的。
信息对齐的三种实现方法
研究者把信息对齐当作一个预测问题建模，提出了三种基于预训练模型（Pretrained Language Models）的实现方法，普遍采用自监督学习。模型准确度可以通过与人工标注比较来评价。
词向量召回（Embedding Matching）
判别模型（Discriminative Model）
回归模型（Aggregated Regression）
实验结果
实验结果表明，研究者的统一设计的评价指标，与人工评分的相似度，超过之前的针对任务特别设计的指标，最高超过现有指标57.30%。另外，研究者发现，对齐模型预测准确度越好，他们的指标就越接近人的评价。
超过现有指标最多57.30%
对齐模型准确度与人工评分相似度有直接关系
研究者的对齐模型普遍使用自监督学习，但使用人工标注训练可以有效提升准确度和以此实现的评价指标。与人工评分的相似度如下图所示：
这说明了：只要能够改善对齐预测模型，就能改善一大批评价指标。我们可以把对齐预测作为一个单独的任务，这个任务的进步直接提升评价语言生成的准确度。
这项工作开启了可组合（Composable）的文本评价流程。像软件工程一样，研究者表示可以把这个系统分为若干模块，这些模块可以独立地改进、规模化、和诊断，未来期待有更多的探索。
封面来源：https://soa.cmu.edu/
