BERT Score：文本生成的质量评估指标

简介：
BERT Score是一种基于预训练语言模型BERT的评价方法，用于衡量机器生成文本与参考文本之间的质量相似度，特别是在自动评估文本生成任务中的表现。 BERTScore 论文（ICLR 2020）介绍了一种自动评估指标。最新版本为0.3.7，与Huggingface的变压器版本>=4.0.0兼容，并感谢所有公共贡献者。 在更新至版本0.3.6时，支持了自定义基准文件选项，并将之前的--rescale-with-baseline更改为--rescale_with_baseline以保持与其他选项的一致性。而在版本0.3.5中，BERTScore与Huggingface的变形金刚>= v3.0.0兼容并进行了几个次要修复程序和效率改进。 更新至版本0.3.4时，立即实现了对变压器v2.11.0的支持（#58）。对于中国用户来说，下载预训练模型可能速度较慢。因此，在百度盘上提供了一些模型的副本供快速获取使用，包括不同语言的密码信息以确保安全访问。 在版本0.3.3中修复了空字符串错误，并支持6种模型和24种较小的模型。此外还新增了一个用于保持WMT16英制上不同模型性能的功能。