易产生冗余或重复的

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当前的系统通常缺乏连贯性，生成的内容缺乏自然流动。 此外，还容短语，从而使文本缺乏吸引力。上下文理解是另一个可以增强的方面，因为模型很难掌握微妙的细微差别和参考。该系统生成不同句子结构和包含更多不同词汇的能力也应该得到提高。最后，生成始终具有一致基调和风格的内容很重要，因为现有模型可能无法保持这种一致性。 文本生成有效性评估总结 在评估文本生成的有效性时，采用了各种指标。




一种常见的方法是通过用户反馈或人工评估来评估生成文本的质量。另一种方法包括使用 BLEU 或 ROUGE 等自动化指标将生成的文本与参考文本进行比较。 此外，一些研究侧重于使用不同的技术（如困惑度或单词重叠）来衡量生成文本的连贯性、流畅性和 希腊邮件列表 相关性。然而，选择适当的评估方法仍然是一个持续的挑战，因为没有普遍认可的文本生成指标。因此，经常使用评估技术的组合来获得全面的评估。






要点 近年来，文本生成模型取得了重大进展，其中 OpenAI 的 GPT-3 处于领先地位。然而，评估这些模型在生成类人散文方面的有效性仍然是一个挑战。最近的一项研究旨在通过评估各种文本生成方法并将其与人类书写进行比较来解决这个问题。研究人员检查了生成文本的连贯性、流畅性和整体质量。 研究结果表明，GPT-3 生成的散文与人类写作非常相似，表现出模仿人类语言的细微差别和风格的令人印象深刻的能力。尽管如此，也发现了局限性，例如偶尔缺乏事实准确性以及偏离主题的倾向。该研究强调需要继续审查文本生成模型，并强调 GPT-3 彻底改变内容创建的潜力，同时承认人类编辑在确保准确性和连贯性方面的重要性。