基于内在质量约束的文本生成和评价综述

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近年来，以ChatGPT为代表的能够适应复杂场景、并能满足人类的各种应用需求为目标的文本生成算 法模型成为学术界与产业界共同关注的焦点 . 然而，ChatGPT等大规模语言模型（Large Language Model，LLM）高度忠 实于用户意图的优势隐含了部分的事实性错误，而且也需要依靠提示内容来控制细致的生成质量和领域适应性，因 此，研究以内在质量约束为核心的文本生成方法仍具有重要意义. 本文在近年来关键的内容生成模型和技术对比研 究的基础上，定义了基于内在质量约束的文本生成的基本形式，以及基于“信、达、雅”的6种质量特征；针对这6种质量 特征，分析并总结了生成器模型的设计和相关算法；同时，围绕不同的内在质量特征总结了多种自动评价和人工评价 指标与方法. 最后，本文对文本内在质量约束技术的未来研究方向进行了展望. 2022 年 11 ………………………………