BLEURT：一种基于迁移学习的自然语言生成评估方法

简介：
BLEURT是一种创新性的自然语言处理模型，专门用于评价机器生成文本的质量。它采用先进的迁移学习技术，显著提升了对英文文本理解与评判的准确性。 BLEURT是一种评估自然语言生成质量的指标工具。它以两个句子作为输入：一个是参考句，另一个是候选句，并输出一个分数来衡量候选句与参考句在语法正确性和传达信息方面的一致程度。 该模型基于迁移学习原理训练而成，具体来说是一个回归模型，在大规模数据集上进行预训练后可以针对特定任务进一步微调。BLEURT的代码库包含了使用和自定义调整所需的所有资源，并且它运行于TensorFlow框架之上，可在现代GPU（同时支持CPU）硬件环境中获得最佳性能。 有关BLEURT技术细节及其应用情况，请参阅我们发表在ACL会议上的论文以获取更全面的信息。 安装说明： 要开始使用BLEURT，需要确保已安装Python 3环境。此外还需要Tensorflow版本1.15以上以及tf-slim库（建议从GitHub源码克隆至本地）。可以通过以下命令进行相关依赖项的自动安装： ``` pip install --upgrade pip ```