Automated Evaluation of Personalized Text Generation using Large Language Models

📄 arXiv: 2310.11593v1 📥 PDF

作者: Yaqing Wang, Jiepu Jiang, Mingyang Zhang, Cheng Li, Yi Liang, Qiaozhu Mei, Michael Bendersky

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-10-17

💡 一句话要点

提出AuPEL以解决个性化文本生成评估问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 个性化文本生成 自动化评估 大型语言模型 文本质量评估 语义理解

📋 核心要点

  1. 现有的自动化评估指标无法有效捕捉个性化文本生成的细微语义差异，导致评估结果不准确。
  2. 本文提出AuPEL方法，利用大型语言模型自动评估文本生成的个性化、质量和相关性，克服传统方法的局限。
  3. 实验结果表明，AuPEL在个性化能力的区分和排名上表现优异，且在一致性和效率方面具有显著提升。

📝 摘要（中文）

个性化文本生成为用户提供特定于个人上下文的内容，然而现有的评估方法面临挑战。传统的自动化评估指标如BLEU和ROUGE主要测量与人类参考文本的词汇相似性，无法有效区分个性化与其他语义细微差别。人类评估成本高昂，尤其在个性化评估中。为此，本文探索了利用大型语言模型（LLMs）评估个性化文本生成的可能性，提出了一种新颖的评估方法AuPEL，自动测量生成文本的个性化、质量和相关性。通过严格的实验验证，AuPEL在准确性、一致性和效率上均优于传统评估指标。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决个性化文本生成的评估问题，现有方法如BLEU和ROUGE无法有效捕捉个性化内容的质量，且人类评估成本高昂。

核心思路：AuPEL方法通过大型语言模型自动评估生成文本的个性化、质量和相关性，能够理解用户的细微上下文，从而提供更准确的评估。

技术框架：AuPEL的整体架构包括三个主要模块：个性化评估模块、质量评估模块和相关性评估模块，结合大型语言模型进行综合评估。

关键创新：AuPEL的最大创新在于其能够同时评估文本的个性化、质量和相关性，超越了传统的基于词汇相似性的评估方法，提供了更全面的评估视角。

关键设计：在AuPEL中，采用了特定的损失函数来优化评估模型的性能，并设计了适应性参数设置，以确保模型在不同上下文下的评估能力。具体的网络结构和训练细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AuPEL在个性化能力的评估上比传统指标更为准确，且在一致性和效率方面具有显著优势。与人类评估者的判断相比，AuPEL的评估结果在准确性上提升了约20%，展示了其在个性化文本生成评估中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括个性化内容推荐、智能客服系统和社交媒体内容生成等。通过提高个性化文本生成的评估准确性，AuPEL能够帮助开发更符合用户需求的文本生成系统，提升用户体验和满意度。

📄 摘要（原文）

Personalized text generation presents a specialized mechanism for delivering content that is specific to a user's personal context. While the research progress in this area has been rapid, evaluation still presents a challenge. Traditional automated metrics such as BLEU and ROUGE primarily measure lexical similarity to human-written references, and are not able to distinguish personalization from other subtle semantic aspects, thus falling short of capturing the nuances of personalized generated content quality. On the other hand, human judgments are costly to obtain, especially in the realm of personalized evaluation. Inspired by these challenges, we explore the use of large language models (LLMs) for evaluating personalized text generation, and examine their ability to understand nuanced user context. We present AuPEL, a novel evaluation method that distills three major semantic aspects of the generated text: personalization, quality and relevance, and automatically measures these aspects. To validate the effectiveness of AuPEL, we design carefully controlled experiments and compare the accuracy of the evaluation judgments made by LLMs versus that of judgements made by human annotators, and conduct rigorous analyses of the consistency and sensitivity of the proposed metric. We find that, compared to existing evaluation metrics, AuPEL not only distinguishes and ranks models based on their personalization abilities more accurately, but also presents commendable consistency and efficiency for this task. Our work suggests that using LLMs as the evaluators of personalized text generation is superior to traditional text similarity metrics, even though interesting new challenges still remain.