PerQ: Efficient Evaluation of Multilingual Text Personalization Quality

📄 arXiv: 2509.25903v1 📥 PDF

作者: Dominik Macko, Andrew Pulver

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出PerQ：一种高效评估多语言文本个性化质量的指标

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

关键词: 文本个性化 质量评估 语言模型 计算效率 元评估

📋 核心要点

  1. 现有文本评估方法缺乏针对个性化质量的有效指标，依赖大型语言模型进行元评估成本高昂。
  2. PerQ通过计算高效的方式评估文本的个性化质量，降低了对多个大型语言模型的依赖。
  3. 案例研究表明，PerQ能够有效评估不同规模语言模型的生成能力，并减少资源浪费。

📝 摘要（中文）

由于缺乏评估文本特定方面（如个性化质量）的指标，研究人员通常仅依赖大型语言模型进行元评估。考虑到单个语言模型的内部偏差，建议使用多个模型进行联合评估，这直接增加了元评估的成本。本文提出了一种计算高效的方法，用于评估给定文本（由语言模型生成）的个性化质量，称为PerQ。通过比较大型和小型语言模型的生成能力的案例研究，展示了所提出的指标在研究中的可用性，有效地减少了资源浪费。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在评估文本的个性化质量时，主要依赖于大型语言模型进行元评估。这种方法存在两个主要痛点：一是成本高昂，因为需要使用多个大型语言模型以减少偏差；二是缺乏专门针对个性化质量的评估指标，导致评估结果可能不够准确和可靠。

核心思路：PerQ的核心思路是设计一种计算效率高、能够直接评估文本个性化质量的指标，从而减少对大型语言模型的依赖。通过分析文本的特征，例如风格、情感和内容相关性，来判断文本是否符合预期的个性化要求。

技术框架：PerQ的具体技术框架包括以下几个主要阶段：1. 文本预处理：对输入的文本进行清洗和标准化，例如去除噪声、分词等。2. 特征提取：提取文本的风格特征、情感特征和内容相关性特征。风格特征可以包括词汇使用、句法结构等；情感特征可以包括情感极性和强度；内容相关性特征可以包括与用户画像或个性化目标的相关程度。3. 个性化质量评估：基于提取的特征，使用预定义的规则或机器学习模型来评估文本的个性化质量。4. 结果输出：输出个性化质量的评估结果，例如一个评分或一个分类标签。

关键创新：PerQ的关键创新在于其计算效率和针对性。与依赖大型语言模型进行元评估的方法相比，PerQ可以直接对文本进行分析，避免了调用大型模型的开销。此外，PerQ专门针对个性化质量进行评估，可以提供更准确和可靠的结果。

关键设计：PerQ的关键设计包括特征提取方法和评估规则/模型。特征提取方法需要能够有效地捕捉文本的风格、情感和内容相关性。评估规则/模型需要能够将提取的特征映射到个性化质量的评估结果。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的实现方式和应用场景。

📊 实验亮点

论文通过案例研究，比较了大型和小型语言模型的生成能力，验证了PerQ的可用性。实验结果表明，PerQ能够有效地评估文本的个性化质量，并减少对大型语言模型的依赖，从而降低了计算成本。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

PerQ可应用于各种需要评估文本个性化质量的场景，例如个性化推荐系统、对话系统、内容生成等。它可以帮助开发者快速评估和优化文本生成模型的性能，提高用户体验，并降低计算成本。未来，PerQ可以扩展到更多语言和领域，并与其他评估指标相结合，提供更全面和准确的文本质量评估。

📄 摘要（原文）

Since no metrics are available to evaluate specific aspects of a text, such as its personalization quality, the researchers often rely solely on large language models to meta-evaluate such texts. Due to internal biases of individual language models, it is recommended to use multiple of them for combined evaluation, which directly increases costs of such meta-evaluation. In this paper, a computationally efficient method for evaluation of personalization quality of a given text (generated by a language model) is introduced, called PerQ. A case study of comparison of generation capabilities of large and small language models shows the usability of the proposed metric in research, effectively reducing the waste of resources.